OSSERVATORIO
La tecnica PSInSARTM di telerilevamento satellitare
applicata al progetto ed alla realizzazione
delle infrastrutture ferroviarie
Satellite remote-sensing PSInSARTM technique applied
to design and construction of railway infrastructures
Dott. Ingg. Andrea PIGORINI(*), Massimo RICCI(**), Alessandra SCIOTTI(***),
Chiara GIANNICO(****), Dott. Geol. Andrea TAMBURINI(****)
1. Premessa
1. Abstract
La tecnica PSInSARTM (1) è uno strumento efficace per
il monitoraggio ad alta precisione dei fenomeni di deformazione della superficie terrestre, ed è basata sull’impiego di serie temporali di immagini radar satellitari. Italferr
ha recentemente siglato un Accordo Quadro con la società
che ne ha la licenza in esclusiva(2), aprendo la strada ad
una serie di applicazioni della tecnica in ambito ferroviario, di utile supporto in tutte le fasi della vita di una infrastruttura: dal concepimento progettuale alla fase realizzativa e, infine, all’esercizio.
PSInSARTM(1) is an efficient tool for high precision
monitoring of deformation of the Earth’s surface and is
based on the use of a time series of satellite radar images.
Italferr has recently signed a Framework Agreement with
the company owning the exclusive patent(2) of the PSInSARTM technique thus opening the way to a series of applications in the railway field; these applications could be
a useful support in all life phases of the infrastructure:
from the design phase to the construction and operation
phases.
Nell’articolo viene descritta questa particolare tecnica di elaborazione delle immagini satellitari, sottolineandone i limiti e le potenzialità; tra quest’ultime si evidenzia in particolare la disponibilità sull’intero territorio
nazionale di archivi storici di immagini satellitari, che
consentono di recuperare serie storiche di spostamento
sin dal 1992.
This paper describes the satellite image processing
technique revealing its limits and its potentials: a particular potential is the availability of a satellite image historical archive all over the nation thus allowing the recovery displacement historic time series dating back up
to 1992.
Vengono quindi analizzate le possibili applicazioni in
ambito ferroviario, con riferimento a casi di studio che
coinvolgono opere in sotterraneo (la galleria Cassia-Monte Mario a Roma e la galleria Scianina-Tracoccia a Messina). In particolare, le recenti analisi condotte nella zona
dei cantieri del Nodo di Bologna, durante i lavori per il
completamento della galleria naturale della nuova linea
AV/AC, hanno offerto la possibilità di un utile confronto
tra le misure di spostamento ottenute dall’elaborazione
dei dati satellitari e quelle tradizionali dei dati del monitoraggio previsto in progetto a presidio dei lavori.
Some possible applications in the railway field are
then analyzed with particular reference to case studies involving underground works (the Cassia-Monte Mario tunnel in Rome and the Scianina–Tracoccia tunnel in Messina). Recent analyses carried out in the area of the working sites of the Bologna Node, during work for the completion of the tunnel along the new High-Speed/High-Capacity line, provided a useful comparison between the displacement measurements obtained by satellite data processing and the topographic measurement data obtained
during the work.
(*)
Italferr – Direzione Tecnica, Responsabile U.O. Gallerie.
(**) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Settore
Calcoli Geotecnici e Strutturali.
(***) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Capo Settore Calcoli Geotecnici e Strutturali.
(****) TRE – Tele-Rilevamento Europa srl Milano.
(1)
La tecnica PSInSARTM è stata sviluppata e brevettata
dal Politecnico di Milano nel 1999.
(2)
Tele-Rilevamento Europa srl Milano, primo spin off
del Politecnico di Milano.
(*)
Italferr – Direzione Tecnica, Responsabile U.O. Gallerie.
(**) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Settore
Calcoli Geotecnici e Strutturali.
(***) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Capo Settore Calcoli Geotecnici e Strutturali.
(****) TRE – Tele-Rilevamento Europa srl Milano.
(1)
PSInSARTM technique was developed and patented in
1999 by the “Politecnico di Milano”.
(2)
Tele-Rilevamento Europa srl Milan, first spin off of
the “Politecnico di Milano”.
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2. Introduzione
2. Introduction
A partire dagli anni ’90 i primi dati della superficie terrestre forniti da Radar ad Apertura Sintetica (SAR) montati a bordo di satelliti, hanno impresso una svolta significativa al settore dell’Osservazione della Terra, aprendo
nuove prospettive, fino a quel momento impensabili, all’analisi e al monitoraggio dei fenomeni di deformazione superficiale.
Early Earth surface data from Synthetic Aperture
Radars (SAR) installed onboard the satellites have given,
since the early 90’s, a significant impulse to the Earth observation field and opened new unimaginable perspectives on the analysis and monitoring of the surface deformation phenomena.
I sistemi radar di tipo SAR consentono di ottenere immagini della superficie terrestre ad alta risoluzione e sono
in grado di misurare la distanza sensore-bersaglio registrando il tempo intercorso tra l’emissione dell’onda elettromagnetica inviata verso la superficie terrestre dal sensore radar montato sul satellite e la ricezione del segnale
retro-diffuso dal bersaglio stesso a terra.
I satelliti SAR, ad un’altezza di circa 800 km, ripercorrono la stessa orbita con cadenza regolare e consentono,
pertanto, di ottenere sequenze temporali di immagini della stessa area. Grazie a questa periodicità di acquisizione,
i dati SAR forniscono misure ripetute nel tempo della distanza sensore-bersaglio lungo la direzione di vista del satellite. Eventuali variazioni della distanza misurata in
istanti di tempo diversi consentono di mettere in luce gli
spostamenti del bersaglio a terra, e di apprezzare quindi le
deformazioni sulla superficie terrestre.
La tecnica PSInSARTM si pone come obiettivo quello di
sfruttare tutte le acquisizioni disponibili su una stessa
area ed individuare quei bersagli radar identificati sulla
superficie terrestre dal satellite che si distinguono per il
fatto di possedere una elevata stabilità nel tempo della risposta elettromagnetica (Permanent Scatterers - PS). I PS
corrispondono generalmente ad elementi presenti al suolo quali manufatti (edifici, monumenti, strade, linee ferroviarie, antenne, tralicci, elementi metallici, etc.), oppure
elementi naturali (affioramenti rocciosi, accumuli di detrito, etc.).
L’affinamento della tecnologia ha permesso di raggiungere oggi una precisione millimetrica nella stima delle misure di spostamento sul terreno, che, unita alle tipiche caratteristiche dei sistemi di telerilevamento, ed in particolare alla capacità di coprire da remoto vaste aree della superficie terrestre (da poche unità fino a migliaia di chilometri quadri), ha di fatto messo a disposizione uno strumento nuovo e molto efficace per il monitoraggio ad alta
precisione dei fenomeni di deformazione della superficie
terrestre, di utile supporto per analisi di carattere geologico, geotecnico e geofisico, a qualsiasi scala, fino a studi di
dettaglio su singole strutture.
SAR radar systems allow high resolution images of the
Earth surface to be obtained; they are able to measure the
sensor to target distance by recording the time elapsed between the emission of the electromagnetic wave from the
satellite towards the Earth’s surface and the reception of
the signal that is back-scattered by the ground itself.
SAR satellites orbit at a height of about 800km with the
same frequency, thus allowing time sequences of images of
the same area to be obtained. Thanks to this periodical acquisition, SAR data returns a time sequence of measurements of the sensor-target distance along the sight direction of the satellite. Possible variations in distance measured at different times allow the detection of ground target displacements, thus ground surface deformations.
The PSInSARTM technique aims to exploit all available
data for a definite area, and to detect radar targets on the
Earth’s surface identified by the satellite in that area that
are characterised by a stable temporal electromagnetic response (Permanent Scatterers – PS).
The Permanent Scatterers generally correspond to
ground elements such as manufactured structures (buildings, monuments, streets, railway lines, antennas, metallic structures, etc,) or natural elements (rocky outcrops,
debris accumulations, etc.).
Refinement of the technology has allowed millimetric
precision to be achieved in the estimation of the ground
displacement measurements. This particularity, along
with the characteristics of remote sensing systems (such
as the capacity to cover large areas of the Earth’s surface
from a few to thousands of square kilometres), represents
a new and very efficient tool for high precision monitoring of surface deformation phenomena. It is moreover a
useful support for geological, geotechnical and geophysical interpretation on different scales and for detailed studies on single specific structures.
3. The Radar Satellite Remote Sensing System
3.1. Radar Satellites
3.1. Satelliti radar
Satellite radar systems allow electromagnetic (e.m)
images of the Earth surface to be obtained in a frequency
range from 500 MHz to 10 GHz with a spatial resolution
of a few meters. Compared with optical sensors, radar
satellite systems can acquire data independently of weather conditions and sun illumination conditions.
I sistemi radar satellitari forniscono immagini elettromagnetiche della superficie terrestre a frequenze compre-
As well known, a radar (RAdio Detecting And Ranging) is an active sensor: an antenna irradiates electro-
3. Il telerilevamento radar satellitare
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se tra 500 MHz e 10 GHz, con risoluzione spaziale di
qualche metro. Rispetto ai più noti sistemi ottici operano
con continuità, potendo acquisire dati in presenza di copertura nuvolosa, sia di giorno che di notte.
Il principio di funzionamento RADAR (acronimo di
radio detecting and ranging) è il seguente: un apparecchio
trasmittente illumina lo spazio circostante con un’onda
elettromagnetica che incidendo sulla superficie terrestre
subisce un fenomeno di riflessione disordinata (diffusione, scattering). Una parte del campo diffuso torna verso la
stazione trasmittente, equipaggiata anche per la ricezione, dove vengono misurate le sue caratteristiche. Il dispositivo è in grado d’individuare (detecting) il bersaglio elettromagnetico e, misurando il ritardo temporale tra l’istante di trasmissione e quello di ricezione, valutare la distanza (ranging) a cui è posizionato, localizzandolo in
modo preciso lungo la direzione di puntamento dell’antenna (direzione di range).
I sistemi SAR (Synthetic Aperture Radar - Radar ad
Apertura Sintetica) consentono di ottenere immagini ad
alta risoluzione osservando, lungo la propria orbita, la
stessa porzione di terreno sotto angoli di vista differenti e
combinando tra loro i diversi contributi relativi a una stessa cella.
magnetic waves towards a certain area of interest or a
target; a fraction of the field is backscattered by the target and returns to the sensor, where both amplitude and
phase information can be recorded. Such a device is typically able to detect an object and to evaluate its distance
(range) by measuring the time-delay between transmission and reception, thus locating precisely the target
along the antenna pointing direction (range direction).
The shorter the electromagnetic impulse used to illuminate the target, the better the spatial resolution of the
radar in range direction.
SAR (Synthetic Aperture Radar) systems can achieve
high resolution images also in the direction parallel to the
platform velocity by properly combining, as the sensor
goes along its orbit, different radar returns belonging to
same radar target on ground, actually synthesizing a
much larger antenna than the real one.
A SAR image is a matrix of complex numbers defined
by amplitude and phase values: each matrix element (pixel) corresponds to a ground area. Pixel dimensions depends on the sensor used and its acquisition mode (20x5m
for ERS or RADARSAT satellites, or up to 1m for the new
Poiché il sistema SAR illumina lo
spazio circostante con radiazioni elettromagnetiche proprie è detto sistema
attivo: non è richiesta infatti illuminazione solare e le frequenze utilizzate
dal radar penetrano attraverso le nuvole, evitando così i già accennati problemi di acquisizione dei sistemi ottici.
Le immagini che si ottengono dai
sistemi radar satellitari sono matrici
di numeri complessi definiti dalle
grandezze di ampiezza e fase: ad ogni
elemento della matrice (pixel) corrisponde una zona a terra. La dimensione del pixel varia in funzione del sensore utilizzato (20 per 5 metri per i satelliti ERS o RADARSAT o fino a 1
metro per i nuovi satelliti in banda X).
L’ampiezza individua la quantità
di campo elettromagnetico retrodiffusa verso il satellite, mentre la fase dipende da diversi fattori, tra cui la distanza sensore-bersaglio. Proprio la
fase costituisce l’informazione chiave
per le applicazioni interferometriche
volte a misurare fenomeni di movimento superficiale.
In fig. 1 è illustrato il confronto
tra un’acquisizione di tipo ottico e
una radar (immagine di ampiezza)
della stessa area. Le informazioni
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Fig. 1 - Linate-Idroscalo (Milano). Confronto tra acquisizione ottica (in basso) e acquisizione radar di tipo SAR (in alto). La direzione del nord è a sinistra dell’immagine. Linate-Idroscalo (Milano). Comparison between optical acquisition (top image) and SAR-type radar acquisition (bottom image). North direction is on the left of the image.
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geografiche di carattere generale sono le stesse, tuttavia
nell’immagine radar si può notare come le strutture al
suolo rispondano in modo differente alle onde elettromagnetiche emesse: le strade o i bacini d’acqua appaiono neri poiché riflettono specularmente il campo trasmesso,
mentre le strutture metalliche sono particolarmente luminose.
X-band satellites).
Ad oggi in orbita si contano diverse costellazioni di satelliti SAR i cui dati sono utilizzabili per analisi PSInSAR™. Per vaste aree del pianeta è disponibile un archivio di immagini sin dal 1992; in particolare per l’intero
territorio italiano sono disponibili due archivi storici: l’archivio ESA-ERS che copre in modo pressoché continuo il
periodo 1992-2001 e un archivio di dati RADARSAT-1 da
Marzo 2003 ad oggi (tabella 1).
Figure 1 illustrates a comparison between an optical
and a radar acquisition (amplitude image) over the same
area. Although similar, the radar image reveals a different
response to ground structures: streets and ponds appear
black, as they reflect away from the satellite the electromagnetic field (the incidence angle is never zero, so
smooth surfaces backscatter only a small fraction of the illuminating beam towards the sensor), while metallic
structures appear as very bright pixels, as should be expected by a radar sensor.
Negli ultimi anni l’utilizzo dei nuovi sensori operanti
in banda X (Cosmo Sky-Med e TerraSAR-X) ha permesso
un ulteriore miglioramento dei risultati in termini di risoluzione sia spaziale che temporale (tempo di rivisitazione
8 e 11 giorni, risoluzione a terra fino a 1 metro).
While amplitude values depend on the amount of electromagnetic field back-scattered towards the satellite,
phase values are related to the sensor-to-target distance.
Indeed, phase values are the key information element for
interferometric applications aiming at measuring surface
deformation phenomena.
Many different SAR satellites, whose data can be used
for PSInSAR™ analyses, are presently in orbit. An image
archive is available back to 1992 with a large coverage
TABELLA 1 - TABLE 1
SATELLITI IN ORBITA UTILIZZABILI PER ANALISI PSInSAR™. PER RISOLUZIONE SI INTENDE LA DIMENSIONE DEL PIXEL DELL’IMMAGINE(3) - ORBITING SATELLITES THAT CAN BE USED FOR THE PSInSAR™ TECHNIQUE ANALYSIS. RESOLUTION IS INTENDED AS THE DIMENSION OF THE IMAGE’S PIXEL(3)
Risoluzione
(azimuth x range) Banda
Resolution
Band
(azimuth x range)
Satellite
Proprietà
Property
Tempo
di rivisitazione
Revisiting time
ERS1-2
Agenzia Spaziale Europea
European Space Agency
35 giorni
35 days
20x5 m
C
1992-2001
ENVISAT
Agenzia Spaziale Europea
European Space Agency
35 giorni
35 days
20x5 m
C
2003-ad oggi
Since 2003 to date
RADARSAT 1
Agenzia Spaziale Canadese
Canadian Space Agency
24 giorni
24 days
Fino a - Up to
10 x 5 m
C
1995-ad oggi
Since 1995 to date
RADARSAT 2
Agenzia Spaziale Canadese
Canadian Space Agency
24 giorni
24 days
Fino a - Up to
3x3m
C
2008-ad oggi
Since 2008 to date
Cosmo SkyMed
Agenzia Spaziale Italiana
Italian Space Agency
8 giorni
8 days
Fino a - Up to
1x1m
X
2008-ad oggi
Since 2008 to date
TerraSAR X
Agenzia Spaziale tedesca
German Space Agency
11 giorni
11 days
Fino a 1 - Up to
x1m
X
2008-ad oggi
Since 2008 to date
Operatività
Operation
I satelliti radar percorrono orbite eliosincrone lievemente inclinate rispetto ai meridiani, illuminando, da una
quota attorno a 800 km, una striscia di terreno larga circa
100 km con un sistema radar SAR operante nel dominio
over the planet; in particular, two historical archives are
available for the whole Italian territory: the ESA-ERS
archive, covering almost continuously the period 1992 2001, and the RADARSAT-1 data archive, covering the period 2003 to date (Table 1).
(3) La dimensione reale del PS è in genere più piccola della dimensione del pixel: i PS corrispondono ad elementi dominanti
all’interno della cella.
(3) The PS real dimension is usually lower than the pixel dimension: Permanent Scatterers correspond to dominating elements within the cell.
3.2. Geometria di acquisizione
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The use of X-band sensors (COSMO-SkyMed and TerraSAR-X) has recently allowed a significant improvement in
both space and time resolution of SAR data (revisiting times
as low as a few days and ground resolution down to 1m).
3.2. Acquisition Geometry
Fig. 2 - Geometria d’acquisizione SAR delle piattaforme ERS-1
ed ERS-2. Acquisition geometry of the ESA-ERS SAR systems.
delle microonde a varie bande (C, X, L), ovvero con lunghezze d’onda λ pari a 3-24 cm, caratteristica fondamentale per poter apprezzare movimenti millimetrici.
La stessa orbita nominale viene ripercorsa dopo un intervallo definito (tempo di rivisitazione), consentendo così di acquisire dati relativi alla stessa scena al suolo in
tempi differenti.
La direzione parallela all’orbita è detta azimuth e coincide approssimativamente con la direzione Nord-Sud. La
risoluzione (ovvero la capacità di riconoscere come distinti due bersagli) in azimuth vale solitamente qualche metro
cfr. par. 4.4).
La direzione della congiungente sensore-bersaglio
(perpendicolare all’orbita ed inclinata di un angolo θ - detto off-nadir - rispetto alla verticale) è detta range oppure
Line Of Sight (LOS).
Le immagini radar si sviluppano pertanto lungo le direzioni di range e azimuth, dette usualmente coordinate
SAR. In fig. 2 è rappresentata come esempio la geometria
di acquisizione dei sistemi SAR-ERS.
Dalla combinazione della rotazione terrestre con le orbite eliosincrone risulta che una stessa area della superficie
terrestre viene illuminata dalla radiazione radar sia durante un passaggio del satellite in direzione Nord-Sud, denominata geometria discendente, sia durante un passaggio del
satellite in direzione Sud-Nord, denominata geometria
ascendente (fig. 3). Ciò significa che l’area al suolo viene rilevata sotto due angoli di vista praticamente speculari. Entrambe le geometrie hanno lo stesso tempo di rivisitazione.
L’uso congiunto di entrambe le geometrie del satellite
nella analisi PSInSAR™ consente un notevole aumento
dei punti di misura al suolo.
Radar satellites follow sun-synchronous orbits, slightly inclined with respect to the Earth meridians. They acquire data along ground strips about 100 km wide, by using SAR sensors working at different bands of the microwave domain (C, X and L), corresponding to wavelengths (λ) ranging from 3 cm to 24 cm.
SAR sensors can acquire data on the same area of interest at different times, as they orbit the Earth. The direction
parallel to the satellite trajectory is called ‘azimuth’ and is almost parallel to the North-South direction. The azimuth resolution (i.e. the capability of discerning two nearby radar
targets) is usually equal to some meters (see section 4.4).
The ‘sensor to target’ direction (orthogonal to the orbit
and inclined of an angle ‘θ’ – called the off-nadir angle –
with respect to the vertical) is referred to as range or Line
Of Sight (LOS).
Therefore, radar images extend along the range and
azimuth directions, usually referred to as SAR coordinates. For instance, Figure 2 shows the acquisition geometry of the ESA-ERS SAR systems.
The combination of the motion of the satellite and the
motion of the Earth makes it possible to look at the same
area of interest from two opposite acquisition geometries:
one with the sensor moving from South to North (ascending
geometry) looking towards East, and the other with the
satellite moving North to South (descending geometry) looking West (fig. 3). The joint use of both satellite geometries in
PSlnSARTM analyses allows one to significantly increase the
number of measurement points in a certain area of interest
and to better characterize the local displacement field.
3.3. Differential Interferometry (DInSAR)
The conventional technique for monitoring surface deformation phenomena using SAR data is called Differential SAR Interferometry (DInSAR). DInSAR is based on
the computation, on a pixel-by-pixel basis, of the difference of phase values between two satellite images acquired at different times.
As already mentioned, the key-element in any interferometric analysis is the phase value of each image pixel.
Phase values of a single SAR image depend on different
factors that can be summarized in the following equation:
3.3. Interferometria differenziale DInSAR
La tecnica tradizionale per lo studio di dati SAR è l’interferometria differenziale (DInSAR), che si basa sull’analisi dell’evoluzione del valore di fase tra due distinte acquisizioni satellitari in modo tale da mettere in luce eventua-
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where ψ is the so-called phase reflectivity (depending on
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li differenze riconducibili a fenomeni di moto.
Come accennato, le immagini radar sono definite dalle
grandezze di ampiezza e fase. L’ampiezza individua la
quantità di campo elettromagnetico retrodiffusa dal bersaglio verso il satellite, mentre la fase dipende da diversi fattori che possono essere riassunti nella seguente equazione:
dove ψ è il termine di fase dovuto alla riflettività del bersaglio (dipendente dal materiale e dalla sua geometria), α
è un contributo di fase dovuto all’atmosfera, r è la distanza sensore-bersaglio (questo valore, moltiplicato per il
fattore riportato nell’equazione, viene indicato con il termine di propagatore) e n è un inevitabile rumore proprio
del sistema di acquisizione.
I valori di fase di una singola immagine SAR non sono utilizzabili, dal momento che non risulta possibile separarne i vari contributi. Molto più utile è lo studio delle
variazioni di fase da un’immagine radar ad un’altra, acquisita in tempi diversi dalla stessa orbita.
L’interferogramma è il risultato del confronto (differenza) tra le matrici di fase di due singole immagini SAR
acquisite sulla stessa area. In condizioni ideali (ovvero
qualora i termini di fase dovuti alla riflettività e al contributo atmosferico possano essere ritenuti pressoché identici nelle due acquisizioni) può essere assimilato ad una
mappa degli spostamenti, ma le informazioni ad esso associate sono solo qualitative e areali.
In realtà, diversi fattori riducono (o addirittura compromettono) la qualità dei risultati ottenuti con l’analisi
DInSAR.
In primo luogo i fenomeni di decorrelazione temporale causati dalla variazione delle proprietà elettromagnetiche (riflettività) dei bersagli radar nel tempo, fenomeni
che risultano più marcati al crescere dell’intervallo di
tempo tra le due acquisizioni utilizzate. Le zone coperte
da vegetazione, facilmente influenzabili dal vento e di diverso aspetto a seconda della stagione, sono fonte di decorrelazione, mentre i centri urbani e le rocce esposte rimangono maggiormente stabili nel tempo, ovvero la loro
“risposta elettromagnetica” al segnale emesso dal radar è
stabile nel tempo.
In secondo luogo è rilevante il disturbo del segnale
elettromagnetico causato dalla presenza dell’atmosfera
terrestre che, variando sensibilmente tra un’acquisizione
e la successiva, può determinare sfasamenti significativi
che si sovrappongono a quelli dovuti alle deformazioni,
tanto da rendere impossibile la stima di questi ultimi.
4. La tecnica PSInSAR™
Le tecniche sviluppatesi in seguito ai primi promet-
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Fig. 3 - Geometrie di acquisizione discendente (a sinistra) e
ascendente (a destra). Descending acquisition geometry (on the
left side) and ascending geometry (on the right side).
the specific material and its geometry), r is the sensor-totarget distance, α is the phase contribution due to propagation of the e.m. wave through the atmosphere and n is
a noise term inherent in any acquisition system.
The phase values of a single SAR image are of no practical use, since it is not possible to separate the different
phase contributions. A far more useful approach is the
study of phase variations between two or more different
radar images, acquired at different times from the same
nominal orbit.
A SAR interferogram is a comparison (difference) of
the phase matrixes of two SAR images acquired over the
same area. Under ideal conditions (i.e. should the phase
terms due to the reflectivity of the target and to atmospheric effects be identical and the noise term negligible),
the phase values of an interferogram are simply proportional to displacement values affecting the area of interest
between the first and the second acquisitions.
Different factors reduce (or even compromise) the
quality of DInSAR results. The most important one is related to temporal-decorrelation phenomena caused by
the variation of the electromagnetic properties of the
radar targets. If the phase reflectivity value of a certain
image pixel changes with time, the generation of an interferogram, i.e. the computation of the difference between
the phase values of two SAR images, cannot highlight the
displacement values, since the first term in the equation
cannot be considered identical in the two SAR images.
The impact of temporal decorrelation phenomena increases as the temporal baseline of the interferogram (i.e.
the time lag between the two SAR acquisitions) increases.
Of course, different objects are characterized by different
decorrelation times: areas covered by vegetation change
reflectivity much more quickly than rocky or urban areas.
Apart from phase decorrelation, propagation effects
in both troposphere and ionosphere can differ significantly during the first and the second acquisition, thus
creating phase disturbances hindering the interpretation
of SAR interferograms.
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tenti risultati interferometrici prevedono un’analisi multiimmagine per ovviare alle limitazioni dell’interferometria
e per ottenere misurazioni quantitative e puntuali.
4.1. Permanent Scatterers: misure di precisione delle
deformazioni superficiali
L’algoritmo PSInSAR™ nasce da oltre 10 anni di studi
del gruppo radar del Politecnico di Milano. Brevettato nel
1999 è stato concesso in licenza esclusiva alla TRE di Milano, primo spin-off del Politecnico, che ha continuato a
perfezionarlo, migliorandone costantemente caratteristiche e prestazioni.
Come descritto nei paragrafi precedenti, l’idea alla base della tecnica è semplice (fig. 4): il sensore radar montato sul satellite invia un impulso elettromagnetico verso la
superficie terrestre; gli elementi a terra riflettono il segnale, rinviandone verso il satellite una porzione (retrodiffusione). Misurando il tempo trascorso tra l’invio del segnale e la ricezione del segnale retrodiffuso, il sistema radar è
in grado di determinare la distanza tra il sensore ed il bersaglio. Dunque, se l’oggetto si trova in un’area affetta da
fenomeni di deformazione superficiale, il sensore rileva
tra un’immagine e l’altra una variazione di distanza e
quindi il movimento del bersaglio. Utilizzando più acquisizioni sulla stessa area è possibile ricostruire la storia dello spostamento avvenuto.
4. The PSInSAR™ Technique
Since phase decorrelation phenomena and atmospheric effects can compromise interferometric measurements
using SAR satellites, only the development of multi-interferogram techniques could overcome the limits of conventional DInSAR analyses.
4.1. Permanent Scatterers: Precise Measurements of
Surface Deformations
The PSInSARTM algorithm is the result of more than
10 years of research of the SAR group at the Politecnico di
Milano (POLIMI) technical university. It was patented in
1999. In March 2000, an ad hoc spin-off company, called
Tele-Rilevamento Europa (TRE), was incorporated to exploit commercially this technology and to further improve
the algorithms for precise surface deformation measurements.
As described in the previous paragraphs, the basic idea
is simple (see Figure 4): the radar sensor is installed onboard a satellite and transmits an electromagnetic pulse
towards the Earth’s surface: ground elements reflect a
fraction of the signal back to the satellite. The radar system is able to estimate the target-sensor distance by measuring the time elapsed between the signal transmission
and the reception of the back-scattered signal. The accuracy is of the order of a few meters.
However, if the phase values of two
SAR images acquired over the same
area from the same acquisition geometry are compared (i.e. an interferogram is generated), the interferometric phase values are related to possible variations of the sensor-to-target
distance.
The PSInSARTM technique overcomes most of the difficulties encountered in conventional DInSAR analyses by identifying a small subset of
radar targets, called Permanent Scatterers (PS), only slightly affected by
phase decorrelation phenomena and
where the signal-to-noise ratio is extremely favourable.
PS correspond to radar targets already present in the area of interest,
such as man-made objects (buildings,
monuments, railway lines, antennae,
metallic elements, etc.) or natural eleFig. 4 - Principio di funzionamento della tecnica PSInSAR™ basato sulla misura di vaments (rocky outcrops, boulders, deriazione di distanze. Functioning principle of the PSInSAR™ technique based on the distance variation measurements.
bris accumulations, etc.) having a stable radar signature in time and where
the signal level is much higher than the background noise
La tecnica PSInSAR™ consente di superare i limiti
of the sensor.
propri dell’interferometria tradizionale considerando il
fatto che un piccolo sottoinsieme di bersagli radar, denominati Permanent Scatterers (PS), è praticamente immu-
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Considering the phase variation between two SAR images, the interferometric phase (∆φ) is given by:
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ne agli effetti di decorrelazione geometrica (i PS sono
bersagli molto più piccoli della cella di risoluzione) e
temporale (sono stabili nel tempo). I PS corrispondono
ad elementi già presenti al suolo, quali manufatti (edifici, monumenti, strade, linee ferroviarie, antenne, tralicci, elementi metallici, etc.) oppure elementi naturali (affioramenti rocciosi, accumuli di detrito, etc.), sui quali è
possibile effettuare misure di spostamento di alta precisione.
Considerando due immagini SAR, possiamo scrivere
la loro differenza di fase (∆φ) come:
In corrispondenza dei PS, i termini ∆ψ e n risultano
trascurabili e l’unico problema è quello del filtraggio delle componenti atmosferiche.
Considerando il fatto che il moto risulta (solitamente)
fortemente correlato nel tempo, mentre le condizioni atmosferiche variano lentamente nello spazio e non sono
correlate nel tempo, è possibile applicare specifici algoritmi di stima e rimozione dei contributi spuri atmosferici
ed evidenziare i contributi dovuti agli eventuali spostamenti; l’efficienza di tali algoritmi aumenta se invece di
due sole immagini radar sono disponibili molte immagini
acquisite con regolarità sulla stessa area.
Per tutti i PS individuati nell’immagine è possibile stimare con estrema precisione lo spostamento relativo rispetto ad un PS selezionato come riferimento. L’approccio
differenziale consente infatti di eliminare tutte le componenti sistematiche degli errori di misura (ad esempio dovute alle inevitabili variazioni dell’orbita del satellite nel
tempo) e permette di migliorare fortemente l’accuratezza
delle stime di spostamento. In generale, affinché la tecnica risulti applicabile con successo è necessario disporre di
dataset di almeno 25-30 immagini, e una densità spaziale
di PS superiore a 5 PS/km2.
La densità spaziale dei PS risulta variabile a seconda
del sensore utilizzato per l’analisi, dell’uso del suolo e della morfologia del terreno. In generale, i PS raggiungono
una densità molto elevata in corrispondenza dei centri urbani e delle aree antropizzate (>500 PS/km2), mentre sono
assenti nelle zone vegetate o innevate.
Tutte le misure di spostamento, associate a ciascun
PS, sono rilevate lungo la linea di vista del sensore (ossia,
la congiungente sensore-bersaglio o Line Of Sight, LOS) e
- come già ricordato - sono di tipo differenziale, ovvero riferite spazialmente ad un punto a terra di coordinate note, detto reference point, e temporalmente alla data di acquisizione della prima immagine; le informazioni di movimento fornite dai PS sono pertanto relative e non assolute. Inoltre, i dati vengono acquisiti con cadenza variabile da sensore a sensore (tempo di rivisitazione cfr. tabella 1).
INGEGNERIA FERROVIARIA
The terms ∆ψ and n can be neglected in correspondence of a PS, and the only problem is the estimation and
removal of atmospheric effects. The atmospheric filtering
is based on a statistical analysis of the signals involved:
phase values proportional to range variations are (usually) strongly correlated in time, while atmospheric disturbances vary slowly in space and are not correlated in time.
It is then possible to apply specific algorithms to estimate
and remove spurious atmospheric effects and to highlight
any displacement. The efficiency of such algorithms increases as the number of images acquired over the same
area increases.
For all PS identified in a certain area, it is possible to
estimate with high precision the relative displacement
with respect to a reference PS, properly selected. The differential approach allows one to strongly limit the impact
of any systematic errors in the data (e.g. satellite orbital
variations). In general, a data-set of at least 15–20 images
and a PS spatial density higher than 5 PS/km2 is recommended to be able to successfully apply the technique,
achieving high-quality measurements.
The PS density depends on the sensor used in analysis,
the kind of terrain and its morphology. PS reach very high
densities in urban areas (>500 PS/km2), while are almost
absent in heavily vegetated areas.
All displacement measurements associated with a PS
are the projection, along the satellite line of sight, of the
displacement vector affecting the target. As already mentioned, these are differential measurements with respect
to a reference point, time referenced to the acquisition
date of the first image. Movement data exhibited by a PS
are then relative, not absolute, data. Measurements can be
updated in time with a frequency depending on the satellite sensor used for the application (revisiting time – see
Table 1).
PS can be seen as a ‘natural’ ground network of radar
benchmarks, similar to a GPS (Global Positioning System) network, that can be used to monitor both the displacement of individual structures (a building for instance), and the evolution of a large displacement field affecting hundreds of square kilometres (due, for example,
to subsidence, slope instability, fault creeping, volcanic
activity, etc.).
It should be noted that PS density is usually much
higher than the density of benchmarks used in any conventional geodetic network; moreover, PS measurements
do not require any installation and fast algorithms allow
the update of the information concerning thousands of PS
quickly and reliably.
A further advantage of SAR interferometry with respect to conventional techniques is the possibility to exploit radar data already acquired, taking advantage of the
historical archives of SAR data. Indeed, thanks to the
– 736 –
9/2010
OSSERVATORIO
Sul territorio l’insieme dei PS può essere visto come
una rete naturale di “capisaldi radar”, concettualmente
analoga ad una rete di stazioni GPS (Global Positioning
System), utile sia per conoscere lo spostamento di un singolo bersaglio a terra (ad esempio, un edificio), sia per ricostruire, a livello regionale, la distribuzione territoriale e
l’evoluzione dei fenomeni deformativi superficiali legati a
subsidenza, instabilità di versante, faglie, attività vulcanica, ecc. La differenza sostanziale è che la densità dei PS è
di gran lunga superiore a quella dei capisaldi di una rete
geodetica tradizionale e che i PS non necessitano di alcuna installazione. Inoltre, la tecnica PS consente di campionare aree molto ampie in tempi relativamente ristretti,
condizione assolutamente irrealizzabile con le altre tecniche di monitoraggio.
Un ulteriore vantaggio della tecnologia satellitare rispetto alle comuni tecniche di rilevamento degli spostamenti superficiali è costituito dalla possibilità di disporre
di una cospicua serie di immagini radar già acquisite sull’intero territorio nazionale. Infatti, grazie agli archivi dell’ESA (European Space Agency) e della CSA (Canadian
Space Agency), è possibile ricostruire la dinamica dell’area
di interesse a partire dal 1992. Questo può rivelarsi un elemento decisivo per l’indagine, soprattutto laddove le tecniche convenzionali richiederebbero anni prima di poter
dare misure significative.
Inoltre, grazie all’automatismo dell’elaborazione che li
produce e all’ottimizzazione dei tempi di calcolo, i risultati ottenuti con l’analisi PSInSAR™ permettono di ottenere
un quadro sinottico dei fenomeni in atto a costi decisamente competitivi rispetto alle analisi convenzionali, dato
che il sensore rileva punti di misura che si trovano già sul
terreno e che non richiedono alcun intervento di installazione e manutenzione.
archives of the European Space Agency (ESA) and the
Canadian Space Agency (CSA), it is possible to reconstruct the dynamics of a certain area since 1992: this can
speed-up the detection of slow deformation phenomena
affecting a certain area, possibly triggering faster local
phenomena.
It should be noted, however, that, rather than being
competitor technologies, in situ measurements often become complementary surveys that can significantly enrich
the understanding of the phenomena under study. The
synergistic use of both remote sensed and in situ data can
allow the development of new monitoring paradigms that
can significantly improve the present scenario.
4.2. What can be Measured: Displacement Maps and
Historic Time-Series
For each PS, the following parameters are provided:
1. ground target position (latitude/North, longitude/East, altitude);
2. annual average displacement rate (mm/year), calculated over the time span of the SAR acquisitions used in
the analysis, with respect of a reference point supposed motionless (Fig. 5);
3. displacement time series - differential displacement
measurement along the satellite LOS direction (Fig. 6).
The PS position is usually known with a precision of
a few meters, while the average velocity and the displacement time series can be estimated with millimetre precision on the sparse PS grid.
Usually, the PS velocity map is represented using a
colour-scale adopting the following convention: yellow,
orange and red colours indicate increases in the distance
4.2. Che cosa è possibile misurare: mappe di spostamento e serie storiche
Le informazioni basilari fornite per ciascun PS sono:
1. la posizione del bersaglio a terra, ovvero le sue coordinate spaziali (latitudine/nord, longitudine/est, quota);
2. la velocità media annua di spostamento, espressa in
mm/anno, calcolata nell’intervallo di acquisizione delle immagini elaborate ed in relazione al punto di riferimento (fig. 5);
3. la serie storica di spostamento, ossia una serie di valori che rappresenta, acquisizione per acquisizione, l’evoluzione dello spostamento subito da ciascun PS,
espresso in mm e misurato nella direzione di vista del
sistema (fig. 6).
Mentre la posizione dei PS è solitamente nota con una
precisione di qualche metro, le velocità medie e le serie
storiche degli spostamenti del terreno possono essere stimate con precisione millimetrica sul singolo punto. Nelle
immagini seguenti la mappa delle velocità dei PS è rap-
INGEGNERIA FERROVIARIA
Fig. 5 - Esempio di applicazione di dati PS nello studio di fenomeni di subsidenza (Roma). Campo di velocità PS rappresentate
tra -5 (rosso) e +5 mm/anno (blu). Example of application of PS
data to the study of subsidence phenomena (Rome). PS velocity
range represented between -5 (red) and +5 mm/year (blue).
– 737 –
9/2010
OSSERVATORIO
presentata con una scala colori semaforica: con i colori
giallo, arancione e rosso si indicano allontanamenti dal
sensore lungo la direzione di LOS, con il verde punti sostanzialmente stabili (valori di velocità compresi tra -1 e
1 mm/anno) e con varie tonalità di blu gli avvicinamenti
al sensore sempre lungo la direzione sensore-bersaglio.
È importante ricordare che i satelliti acquisiscono
lungo una direzione inclinata di un angolo θ rispetto alla
verticale (fig. 2 – Line Of Sight, LOS). Questo significa che
i movimenti misurati sul singolo PS sono la proiezione
degli spostamenti reali lungo la congiungente sensorebersaglio.
La direzione di LOS varia a seconda del satellite
utilizzato (da ca. 20 a 45 gradi). Per un dato PS, la
componente del movimento misurato è tanto maggiore
quanto più la direzione del vettore spostamento reale
si avvicina alla direzione di puntamento del sensore; al
contrario, in caso di moto perpendicolare alla linea di
vista del satellite, lo spostamento misurato risulta essere nullo.
In fig. 7 sono rappresentati tre casi che illustrano
come al variare della direzione reale del moto (vettore
rosso) il sistema misuri una componente lungo la LOS
(vettore blu) che può variare notevolmente in modulo e
avere segni opposti. Si ricorda che la componente del
moto lungo la direzione N-S non è rilevabile dai sistemi SAR proprio per la geometria di acquisizione descritta.
In generale, utilizzando una sola geometria di acquisizione, non è possibile distinguere i vari contributi di spostamento dovuti a moti orizzontali o verticali. Tuttavia, se
si dispone, per una stessa area di interesse, di dati PS acquisiti sia in modalità ascendente che discendente, si può
procedere alla stima del vettore di spostamento in direzione verticale e in direzione orizzontale est-ovest.
Fig. 6 - Esempio di serie storica di spostamento di un PS.
Example of displacement historic time series of a PS.
from the sensor to the radar target on ground (i.e. the PS),
green PS represent stable points (velocity values ranging
from -1 to 1 mm/year), while different blue tones indicate
a reduction in the distance from the sensor to the PS.
It is worth recalling here that PSInSAR data are 1D
measurements. This means that displacement values measured over a PS are the projection of the 3D displacement
vector along the satellite line of sight (Fig. 7). A consequence of this is that no phase variation is detected if the
radar target is affected by a displacement in the direction
perpendicular to the line of sight.
It should be noted that any motion component along
the North-South direction is not detectable by SAR systems in use today (since it doesn’t create a significant
range variation), as a consequence of the satellite orbits,
almost parallel to the Earth meridians.
In general, the use of a single acquisition geometry
doesn’t allow one to distinguish between horizontal or
vertical movements. However, if PS data are available for
both ascending and descending acquisition geometries, it
is possible to estimate two components of the displacement vector, as is described in the section 4.3.
4.3. Stima della componente verticale e orizzontale
E-W
4.3. Estimation of the Vertical and East-West Horizontal Components
Il problema può essere compreso meglio se inqua-
Let us consider a Cartesian reference system (x, y, z),
where the three reference directions
are parallel to the Easting (x), the
Northing (y), and the vertical direction (z), respectively.
Fig. 7 - Componente di spostamento rilevata dal sensore in funzione delle diverse direzioni dello spostamento reale. In rosso è rappresentato il vettore di spostamento reale
mentre in blu quello rilevato dal sistema. Si noti che l’angolo di incidenza del satellite
(LOS) varia da 20° a 45°. Displacement component measured by the sensor as a function
of the different directions of the real displacement. The real displacement vector is represented in red while the component measured by the system is represented in blue. It can be noted that the satellite incidence angle (LOS) varies from 20° to 45°.
INGEGNERIA FERROVIARIA
– 738 –
If a PS is visible in both descending and ascending data-sets, the PS
technique can provide two components of the 3D displacement vector
affecting this radar target. For example, considering its average velocity,
the following equation holds:
where VX, Vy and Vz are the components of the velocity vector along
9/2010
OSSERVATORIO
drato da un punto di vista geometrico. Si consideri a tal
proposito un sistema di riferimento cartesiano x, y, z, in
cui le tre direzioni coincidono nella realtà rispettivamente con quella orizzontale E-W, orizzontale N-S e verticale.
Si consideri un PS, corrispondente alla stessa struttura a terra, individuato sia nel dataset discendente che in
quello ascendente. La tecnica PS fornisce per questo elemento le corrispondenti velocità Va e Vd rilevate dai due
diversi punti di vista (ascendente e discendente).
Nel sistema di riferimento x, y, z, il vettore velocità V
può essere espresso in generale come:
dove Vx, Vy e Vz sono le componenti del vettore velocità V
lungo le direzioni orizzontale E-W, orizzontale N-S e verticale e sx, sy, sz i versori dei tre assi coordinati del sistema cartesiano.
I dati orbitali del satellite consentono di stabilire l’orientamento nel sistema di riferimento x, y, z della congiungente sensore-bersaglio (LOS) nelle due differenti
geometrie e quindi i coseni direttori dei rispettivi vettori
Va e Vd. Dunque, utilizzando le stime di velocità derivanti dall’elaborazione delle due diverse geometrie di acquisizione (ascendente e discendente), si può scrivere il seguente sistema:
in cui sxasce, syasce, szasce e sxdesce, sydesce, szdesce rappresentano i coseni direttori dei rispettivi vettori velocità Va e Vd e
quindi i coseni degli angoli che il vettore Va o Vd, misurato lungo la LOS, forma con i tre assi coordinati.
Come si può osservare nel precedente sistema il numero di incognite (Vx, Vy e Vz) è superiore a quello delle equazioni e quindi esso non è risolvibile. Tuttavia, dal
momento che il sensore risulta molto poco sensibile agli
spostamenti in direzione N-S (coincidente con la direzione y), considerare il moto in questa direzione uguale
a zero (Vy=0) è un’approssimazione accettabile e permette di risolvere il precedente sistema in modo da risalire all’entità delle componenti del moto in direzione EW e in direzione verticale (corrispondenti alle direzioni
x e z).
In definitiva, sotto l’ipotesi di spostamento nullo in direzione N-S, noti i parametri di puntamento del satellite
(ossia, i coseni direttori) al momento dell’acquisizione
nelle due rispettive geometrie e a condizione che i valori
ascendente e discendente della velocità siano riferiti allo
stesso bersaglio radar, è possibile calcolare le componenti verticale, Vv, ed orizzontale in direzione E-W, VE, del
vettore velocità reale esplicitando il precedente sistema
nella forma:
INGEGNERIA FERROVIARIA
East-West, North-South and vertical direction respectively, and SX, SY, SZ are the versors of the Cartesian system.
Since both acquisition geometries are known, the following system of linear equation should be considered:
where sxasce, syasce, szasce, sxdesce, sydesce, szdesce are the direction cosines of the two acquisition geometries (ascending
and descending) and Va and Vd are the projections of the
velocity vectors along the two opposite lines of sight.
Since the number of unknowns (Vx, Vy and Vz) in the
system is greater than the number of equations, the full
3D vector cannot be estimated. However, since the satellite orbits are almost parallel to the Earth meridians and
so the radar is almost insensitive to any target displacements in North-South direction (y), it is then a reasonable
approximation to assume syasce and sydesce equal to zero
and focus our efforts on the estimation of Easting (x) and
vertical (z) components only.
Under the hypotheses of zero displacement in a N-S
direction, the satellite pointing parameters (direction
cosines) at the time of the acquisition are known and that
the ascending and descending velocity values refer to the
same radar target, it is possible then to calculate the vertical component Vv and the E-W horizontal component Ve
of the actual velocity vector, by solving the following system of equations:
where Va and Vd are the velocity values estimated by ascending and descending data, respectively, θasce and θdesce
are the incidence angles proper to the two acquisition
geometries and VV and VE the unknown quantities to be
estimated.
Whenever PS identified along ascending and descending orbits do not correspond to the same objects, but it is
reasonable to assume that PS belonging to the same small
patch of terrain (say, 50 x 50 m wide) are affected by the
same displacement vector, data are re-sampled on a regular grid (50 x 50 m) and the above mentioned approach is
then applied to the ‘pseudo PS’ relative to each ground
patch (Fig. 8).
4.4. Precision of the Measurements
The precision of PS measurements depends on different factors, among which we recall:
-
number of images used for the analysis;
-
PS density (i.e. the presence of good radar targets
within the area of interest);
– 739 –
9/2010
OSSERVATORIO
in cui Va e Vd sono rispettivamente i valori di velocità
ascendente e discendente relativi al bersaglio, θasce e θdesce
gli angoli di incidenza nelle due geometrie e Vv e VE le incognite da esplicitare.
Poiché spesso non è possibile che le posizioni dei PS
coincidano nelle due geometrie, dal punto di vista operativo è necessario ricampionare il dato PS in celle regolari di larghezza fissa (es: 50 x 50 m) così da descrivere il
moto relativo a quella cella con un unico “pseudo PS”.
L’ipotesi è che tutti i PS all’interno della stessa cella presentino valori di spostamento simili così che il moto locale possa essere descritto mediante un unico vettore di
spostamento. Sotto questa ipotesi le velocità e le serie
storiche di spostamento di tutti i PS identificati all’interno della stessa cella con una medesima geometria di acquisizione (ascendente o discendente) vengono mediate
e opportunamente proiettate per ottenere il risultato finale (fig. 8).
4.4. Precisione delle misure
La precisione delle misure PS dipende da diversi fattori, tra cui i principali sono:
-
numero di immagini utilizzate in sede di analisi;
-
densità dei PS ottenuti dall’elaborazione;
-
distance from the reference point;
-
weather conditions at time of acquisitions;
-
ground morphology and topography.
Considering a 5-year SAR data-set of at least 40 data,
for all PS within 1km from the reference point, the following statements hold (Table 2):
-
the precision (standard deviation) of the (differential)
displacement measurements of each PS is better than
5mm;
-
the precision (standard deviation) of the average displacement rate is better than 1mm/year;
-
as far as the geocoding accuracy of the PS is concerned, for standard ERS and RADARSAT data the PS location precision is about ±7m in Easting direction,
±2m in Northing direction, and ±1.5m on the vertical
axis. For the new X-band generation COSMO-SkyMed
and TerraSAR-X satellites the PS location precision
can go down to ±4m in Easting and ±1m in Northing
and the vertical axis.
The apparent inconsistency between the precision figures of the displacement measurement (millimetre) and
the positioning values (metre) of the PS depends on the
fact that while PS displacements are measured as a fraction of the operating wavelength (a few centimetres), the
positioning precision is a function of the ground pixel dimension (a few meters) (4).
4.5. Advantages and Disadvantages
Based on our experience, in this
section we report a list of advantages
and disadvantages of PSInSAR™ data
for the analysis of surface deformation phenomena.
The main strengths include:
Fig. 8 - Esempio di scomposizione del moto su griglia regolare. In alto i dati PS di origine (ascendenti e discendenti sulla stessa area misurati lungo la LOS), in basso il risultato della scomposizione lungo le componenti verticale e orizzontale est-ovest. Example of vertical and E-W horizontal components calculation.
INGEGNERIA FERROVIARIA
– 740 –
•
PS data allow the detection and
monitoring of displacement fields
with sub-centimetre accuracy.
•
PS data are multi-scale data: they
can be used for regional studies as
well as for monitoring individual
buildings and structures.
•
Whenever the PS density is high
enough, PSInSAR™ does not require the installation of any
ground instrumentation.
(4) For further details see: C. COLESANTI, A. FERRETTI, R. LOCATELLI, F. NOVALI, G.
SAVIO, “Permanent Scatterers: Precision
Assessment and Multi-platform Analysis”, IGARSS 2003, 21-25 July 2003, Toulouse, France. pp 1-3.
9/2010
OSSERVATORIO
-
distanza dal punto di riferimento;
-
condizioni climatiche;
-
morfologia del terreno.
By properly combining two acquisition geometries is
possible to estimate both vertical and horizontal (EastWest) displacement components.
Considerando l’elaborazione di un dataset di immagini di 5 anni, per un’area di qualche centinaio di chilometri quadrati ed entro 1 km dal punto di riferimento, si ottiene che (tabella 2):
-
la precisione (deviazione standard) della misura di
spostamento dei PS è tipicamente minore di 5 mm;
-
la precisione (deviazione standard) della velocità media
di spostamento può essere derivata come l’errore sullo
spostamento diviso la durata del periodo in analisi. In
casi favorevoli dove sono presenti grandi quantità di
dati si raggiungono valori inferiori ad 1 mm/anno;
-
la precisione (deviazione standard) di localizzazione
dei PS è funzione del sensore che si sta utilizzando.
Per i dati ERS e RADARSAT Standard è generalmente
dell’ordine dei ±7 m in direzione Est, ±2 m in direzione Nord e ±1,5 m sull’asse verticale. Per i satelliti di
nuova generazione Cosmo - TerraSAR X si arriva a ±4
m in direzione Est, ±1 m in direzione Nord. Le precisioni sull’asse verticale rimangono invariate e dipendono dal numero di immagini SAR, dal DEM di riferimento e dalle caratteristiche della scena osservata.
L’apparente incongruenza fra la precisione di spostamento (millimetrica) e la precisione di posizionamento
(metrica) dei PS dipende dal fatto che lo spostamento dei
PS è misurato come frazione della lunghezza d’onda (sfasamento di pochi centimetri) mentre la precisione di posizionamento è di fatto funzione della dimensione del pixel
a terra (alcuni metri)(4).
Two historical archives covering the whole Italian territory are available: the ESA-ERS archive (1992-2001) period and the RADARSAT-1 data archive (2003-today).
•
PS data are often complementary to conventional in
situ measurements (such as GPS and optical levelling).
•
PS density can exceed 500 PS/km2 in urban and rocky
areas.
•
PS analyses can cover thousands of square kilometres.
Results can be obtained in a limited amount of time,
using reliable (and repeatable) algorithms.
The advent of new X-band SAR sensors allows better
spatial resolution and more frequent acquisition over an
area of interest. These sensors will play a key role for the
monitoring of individual structures (such as a dam, a levee system, etc.)
The main weaknesses include:
•
The absence of measurements in areas where no PS
can be identified (such as heavily vegetated areas). The
problem can be solved by installing (passive) artificial
reflectors, carefully designed to create PS measurement points.
•
Unfortunately, it is very difficult to estimate - before
actually processing the radar data - the number and
the location of the PS of a certain area, although a feasibility study can be carried out using a limited
amount of data (8-10).
•
A minimum of 15-20 radar scenes are required for hi-
TABELLA 2 - TABLE 2
VALORI TIPICI PER PS ENTRO 1 KM DAL PUNTO DI RIFERIMENTO OTTENUTI DALL’ANALISI
DI UN DATASET DI IMMAGINI DI 5 ANNI. TYPICAL VALUES FOR WITHIN 1KM
FROM THE REFERENCE POINT, CONSIDERING A 5 YEARS SAR DATA SET
Spostamenti
Displacements
Precisione (1σ)
Precision (1σ)
Posizione
Position
Precisione (1σ)
Precision (1σ)
Velocità media di spostamento
Average displacement rate
<1 mm/anno
<1 mm/year
Est
East
7 m (satelliti ERS-RSAT)
4 m (satelliti in banda X)
7 m (ERS-RSAT satellites)
4 m(X-band satellites)
INGEGNERIA FERROVIARIA
<5 mm
Nord
North
Verticale
Vertical
2 m(satelliti ERS-RSAT)
1m (satelliti in banda X)
2 m(satelliti ERS-RSAT)
1m (X-band satellites)
1.5 m
gh quality results. The higher the number of scenes
available the better the precision of the measurement
and the reliability of the PS detection algorithms.
(4)
Per maggiori approfondimenti cfr: C. COLESANTI, A. FERRETTI, R. LOCATELLI, F. NOVALI, G. SAVIO, “Permanent Scatterers:
Precision Assessment and Multi-platform Analysis”, IGARSS
2003, 21-25 July 2003, Toulouse, France. pp 1-3.
Singola Misura
Single measurement
•
– 741 –
Phase ambiguity: common to any interferometric sy-
9/2010
OSSERVATORIO
stem, displacement measurements are obtained from
phase values. These are known modulo-2pi. Under certain circumstances displacement values can be underestimated by one or more wavelengths. This problem
is however similar to the well know cycle-slip problem
in differential GPS measurements.
4.5. Vantaggi e limiti
A sintesi dei principi generali della tecnica di telerilevamento satellitare esposti, si propone di seguito un elenco dei principali vantaggi e limiti della tecnica PSInSARTM applicata allo studio delle deformazioni della superficie terrestre.
•
Principali punti di forza:
•
Grazie alla tecnica PS, l’interferometria diventa a tutti
gli effetti una tecnica applicabile con successo allo studio ed al monitoraggio dei movimenti superficiali,
consentendo di apprezzare spostamenti di entità millimetrica su vaste aree, sia a scala regionale che del singolo edificio.
•
La tecnica PS consente di monitorare le deformazioni
da remoto senza l’installazione di strumentazione a
terra e permette di misurare movimenti in due dimensioni: verticale ed orizzontale in direzione E-W, grazie
alla disponibilità di dati di spostamento in due geometrie (ascendente e discendente).
The system is almost insensitive to target displacements along the North-South direction.
Based on the previous paragraphs, it is probably worth
pointing out that radar data are becoming a very important tool for surface deformation monitoring and will play
a key-role in any monitoring projects in the future.
4.6. Future Developments
Research and development efforts carried out by TRE
and the POLIMI SAR group recently allowed the development of a new technology known as SqueeSAR™, which
can be considered as the natural evolution of the PSInSAR™ technique for non-urban areas, where PS density
can be low. The algorithm couples the PS population with
the so-called Distributed Scatterers (DS), that can be used
successfully only after a sophisticated identification and
estimation algorithm, also subject to a patent.
•
Per l’intero territorio italiano sono disponibili due archivi storici: l’archivio ESA-ERS che copre in modo
pressoché continuo l’intervallo 1992-2001 e un archivio
di dati RADARSAT-1 a partire da Marzo 2003 ad oggi.
•
La complementarietà con la strumentazione tradizionale in situ (GPS, livellazione, misure topografiche): la
tecnica PSInSAR™ garantisce una maggiore densità di
punti di misura (>500 PS/km2), ma non permette monitoraggi in tempo reale (al più 8 giorni).
This new technology will allow a more effective use of
SAR data coming from the new high resolution sensors
operating at X-band, characterized by low repeat-cycles
and where DS can be then successfully exploited.
•
L’utilizzo dei nuovi sensori in banda X garantisce un
ulteriore miglioramento in termini di risoluzione spaziale (più punti di misura) e temporale (maggiore frequenza di osservazione).
5. Applications to the Railways
Principali punti deboli:
•
L’assenza di misure in aree prive di bersagli radar, tipicamente aree vegetate; il problema può essere risolto
mediante l’installazione di riflettori artificiali.
•
L’impossibilità di stabilire a priori il numero dei PS e
la loro distribuzione areale: questa informazione può
essere ottenuta solo al completamento dello studio,
poiché rappresenta uno dei risultati dell’elaborazione.
•
E’ richiesta l’elaborazione di un numero minimo di 2530 immagini radar.
•
L’ambiguità della misura: trattandosi di una misura interferometrica le differenze tra un’acquisizione e la
successiva possono essere calcolate solo come frazione
di un ciclo d’onda.
•
La mancanza di informazioni di spostamento in direzione N-S.
Nel complesso, considerato l’elevato contenuto informativo, la possibilità di ricostruire l’evoluzione pregressa
dell’area in esame, l’elevata precisione dei risultati e la
complementarietà con le tecniche di rilievo tradizionali,
INGEGNERIA FERROVIARIA
5.1. The Project Phase
During the feasibility and preliminary project phase of
any infrastructure development, satellite remote-sensing
data can offer a useful contribution to the analysis and the
study of the area of interest. The identification of unstable
areas affected by surface movements and the reconstruction of their displacement over time by means of a historical PS analysis (possibly integrated with geological and
geo-technical information) allows the reconstruction of a
synoptic view of the local dynamics in a geographic information system (GIS), useful for the definition and the
planning of a railway route. When constructing large linear structures, such as a railway, satellite remote-sensing
data offer the advantage of minimizing survey times and
costs, compared to other monitoring techniques.
The analysis of satellite radar data by means of the
PSInSAR™ technique is currently being applied in the
preliminary design of the new Venice-Trieste railway line,
specifically the Ronchi-Trieste section, for assessment of
the planned route, which, between the two towns of Santa Chiara and Trieste, crosses the coastal slopes and the
Trieste Flysch formations (Fig. 9). The analysis aims to
identify any areas subject to surface movements: the feedback from the geological studies and the geotechnical sur-
– 742 –
9/2010
OSSERVATORIO
l’indagine PSInSARTM rappresenta uno strumento ineguagliabile per studiare movimenti del terreno ad ampia scala spaziale e temporale.
4.6. Sviluppi futuri
Gli sforzi di ricerca e innovazione portati avanti da
TRE e dal Politecnico di Milano hanno recentemente
permesso di mettere a punto una nuova tecnologia denominata SqueeSAR™, che di fatto può essere considerata
come il naturale sviluppo della tecnica PSInSAR™ per
aree extra-urbane dove, in assenza di strutture riflettenti o aree rocciose, la densità di PS può risultare bassa. Ai
Permanent Scatterer l’algoritmo affianca i cosiddetti Distributed Scatterer (DS), punti di misura radar che possono essere utilizzati con successo solo dopo un complesso algoritmo di identificazione e stima, oggetto anch’esso di brevetto.
Questa nuova tecnologia permetterà un più efficace
sfruttamento dei dati provenienti dai nuovi sensori ad alta risoluzione operanti in banda X che, nei prossimi anni,
andranno a creare un formidabile strumento per il monitoraggio del nostro territorio e dove l’Italia, con la costellazione COSMO-SkyMed, sta giocando un ruolo di primo
piano nel panorama internazionale.
Fig. 9 - Analisi PSInSAR™. Dati preliminari sull’area di studio
(estensione 10 km lineari). Dati ERS 1992-2000 (geometria discendente). PSInSAR™ analysis. Preliminary data on the area of study
(10 km linear length). ERS 1992-2000 data (descending geometry).
veys currently under analysis will provide data for a more
in-depth geotechnical survey.
5. Le applicazioni della tecnica nel settore del
trasporto ferroviario
5.1. La fase progettuale
Nello studio di fattibilità e nella fase preliminare della
progettazione di opere infrastrutturali il telerilevamento
satellitare può fornire un utile contributo all’analisi e allo
studio del territorio. L’individuazione di aree soggette a
movimenti superficiali e la ricostruzione del loro decorso
temporale tramite gli archivi storici, consentono, infatti,
unitamente alle informazioni di carattere geologico e geotecnico, di ricostruire le condizioni evolutive di versanti o
di evidenziare fenomeni deformativi su grande scala, arricchendo il complesso di informazioni necessarie per la
definizione e la scelta del tracciato. Nel caso di opere a
grande sviluppo lineare, quali le linee ferroviarie, il telerilevamento satellitare, rispetto ad altre tecniche di monitoraggio, presenta, inoltre, il grande vantaggio di ottimizzare tempi e costi di indagine.
L’analisi di dati radar satellitari tramite tecnica PSInSARTM è in corso di applicazione nell’ambito della progettazione preliminare della nuova linea ferroviaria VeneziaTrieste, tratta Ronchi-Trieste, per la verifica del tracciato,
che, tra i comuni di Santa Chiara e Trieste, attraversa i
versanti costieri nelle Formazioni del Flysch di Trieste
(fig. 9). L’analisi è mirata all’individuazione di eventuali
aree soggette a movimenti superficiali: il riscontro con lo
studio geologico e con le indagini geotecniche in corso
fornirà gli elementi utili alla definizione di un approfondimento di indagine geotecnica.
INGEGNERIA FERROVIARIA
5.2. The Construction Phase
5.2.1. Case Study 1: the Cassia - Monte Mario Tunnel in
Rome
The Cassia-Monte Mario tunnel is part of the railway
belt North of Rome. The tunnel’s construction started immediately after the war and finished in 1984, due to severe
difficulties encountered when crossing sandy silty soils,
requiring several ground improvement works in the tunnel area.
In November 2004, during the upgrading works requiring the invert reconstruction, a sudden flow of water
and mud occurred in the tunnel. Despite the tunnel depth
in the area exceeds 50 m, the flow of water and mud created fractures and displacements up to the ground surface, affecting the area by subsidence of tens of centimetres. Private properties were damaged, with private gardens and a building being affected.
Shortly after this event, a topographic monitoring system was set up to monitor the development of ground deformation phenomena as well as the stability of the structures surrounding the area. Satellite radar data analysis
was also exploited to assess the extent of the area affected
by displacements.
The study covered an area of approximately 1 km2,
centred around the area affected by the event (Fig. 10).
Satellite radar data analysis was carried out using 306
satellite radar images. Data gathered by the ESA ERS-1
– 743 –
9/2010
OSSERVATORIO
5.2. La fase realizzativa
5.2.1. Il caso della galleria Cassia-Monte Mario a Roma
La galleria Cassia-Monte Mario fa
parte dell’incompleta cintura ferroviaria a nord di Roma. I lavori di realizzazione della galleria ebbero inizio
nell’immediato dopoguerra e si conclusero nel 1984, anche per le notevoli difficoltà incontrate nell’attraversare terreni limo-sabbiosi sotto falda,
che hanno richiesto numerosi e diversi interventi di consolidamento dei
terreni al contorno del cavo.
Nel novembre 2004, durante i lavori per la messa in sicurezza e per l’adeguamento a sagoma della galleria,
nella fase di demolizione e rifacimento per campioni dell’arco rovescio, si è
verificato un improvviso ingresso di
acqua e fango in galleria. Nonostante
la copertura della galleria in tale zona
sia superiore a 50 m, l’ingente venuta Fig. 10 - Inquadramento dell’area oggetto dell’analisi PSInSARTM. In giallo il tracciato
TM
d’acqua con trasporto di materiale fi- della galleria. Focus on the area object of PSInSAR analysis. Tunnel line layout in yellow.
no ha prodotto fratture ed abbassamenti del piano campagna, dell’ordine delle decine di cenand ERS-2 sensors (1992-2000) and by the CSA
timetri e in qualche punto fin quasi ad un metro. I disseRADARSAT-1 satellite (2003-2008) were carefully anasti hanno interessato proprietà private, coinvolgendo zone
lyzed. Both acquisition geometries (ascending and deadibite ad orto e giardino e un’abitazione.
scending) were considered. For each PS, the average displacement rate was calculated and, for points of high inSubito dopo l’evento è stato predisposto un sistema di
terest, displacement time series data were generated to be
monitoraggio topografico per controllare l’evoluzione deable to look into the onset and evolution of deformational
gli spostamenti del terreno e delle strutture circostanti e,
phenomena. The historical analysis, which covered an
successivamente, si è fatto ricorso all’analisi di dati radar
area much wider than the area affected by displacement
satellitari, mirata alla verifica del completo esaurimento
field triggered by the event, highlighted a general stability
degli spostamenti conseguenti al dissesto del 2004 e alla
of the area in the period 1992-2000 (Fig. 11), with average
valutazione, tramite le serie storiche, di eventuali fenodisplacement rates of about 2-3 mm/year (Fig. 12).
meni deformativi lenti presenti prima del dissesto.
L’analisi ha riguardato un’area di estensione di circa
1 km2 , centrata sulla zona interessata dai dissesti superficiali (fig. 10). L’elaborazione dei dati radar satellitari è
stata condotta utilizzando 306 immagini satellitari. Sono
stati analizzati i dati radar dei sensori ERS-1 ed ERS-2
dell’Agenzia Spaziale Europea acquisiti nell’arco temporale 1992-2000 e del sensore RADARSAT-1 dell’Agenzia
Spaziale Canadese acquisiti nel periodo 2003-2008. Sono
state considerate entrambe le geometrie di acquisizione
(ascendente e discendente).
Per ciascun PS è stata ricavata la velocità media annua di deformazione e per i punti di maggiore interesse
sono state generate le serie storiche di spostamento per
analizzare in maggior dettaglio l’evoluzione deformativa
nel periodo di acquisizione considerato. L’analisi, estesa
su una superficie più ampia di quella interessata dal dissesto, ha permesso di evidenziare la sostanziale stabilità
dell’area nel periodo 1992-2000 (fig. 11) con velocità di
spostamento medie dell’ordine di 2-3 mm/anno (fig. 12).
INGEGNERIA FERROVIARIA
On the contrary, the PS analysis carried out on the
SAR data covering the time span 2003-2008 highlighted a
significant increase in the values of the average displacement rates over the area of interest (Fig. 13). PS time series clearly highlighted the displacements associated with
the event in November 2004, proceeding during 2005 with
velocities ranging between 15-30 mm/year, and finally exhibiting a progressive reduction in displacement rate values up to a full stabilization in 2006 (Fig. 14). The slight
velocity increase measured in 2008 is attributed to small
surface deformation phenomena due to the rainfall infiltration in the still unrecovered loose and fractured ground
surface.
The processing of both ascending and descending data-sets allowed the estimation of vertical and horizontal
(East-West) components, providing an evidence that displacements occurred predominantly in the vertical direction (settlements), while horizontal displacements pointed towards the tunnel.
– 744 –
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OSSERVATORIO
Fig. 11 - Campo di velocità PS. Dati ERS 1992-2000 (geometria discendente). La scala colori identifica con il giallo, arancione e rosso (valori negativi) allontanamenti del punto di misura dal sensore lungo la direzione di vista. PS velocity range. ERS 1992-2000 data
(descending geometry). The colour scale shows the point of measurement’s movement away from the sensor along the sight direction in
yellow, orange and red (negative values).
Fig. 12 - Serie storica di spostamento del PS identificato in Fig. 11. PS displacement time series data shown in Fig. 11.
INGEGNERIA FERROVIARIA
– 745 –
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OSSERVATORIO
Le analisi condotte con riferimento al periodo temporale 20032008 evidenziano un significativo
incremento della velocità di spostamento media nell’area interessata
dal dissesto (fig. 13). Le serie storiche dei PS ben evidenziano gli spostamenti associati al dissesto in galleria del novembre 2004, che proseguono nel corso del 2005 con velocità comprese tra 15 e 30 mm/anno
e con progressiva diminuzione della velocità di spostamento fino alla
completa stabilizzazione nel 2006
(fig. 14). Il modesto incremento di
velocità riscontrato nel 2008 è da
attribuire alla presenza di situazioni di dissesto del piano campagna
ancora non risanate, che, favorendo l’infiltrazione delle acque meteoriche, hanno prodotto la ripresa
di fenomeni deformativi superficiali, comunque di scarso rilievo.
Fig. 13 - Campo di velocità PS. Dati RSAT 2003-2008 (geometria ascendente). La scala colori identifica con il giallo, arancione e rosso (valori negativi) allontanamenti del punto di
misura dal sensore lungo la direzione di vista. PS velocity range. RSAT 2003-2008 data
(ascending geometry). The colour scale shows the point of measurement’s movement away
from the sensor along the sight direction in yellow, orange and red (negative values).
L’elaborazione dei due dataset
ascendente e discendente ha consentito la scomposizione del moto
lungo le direzioni verticale ed orizzontale Est-Ovest, dimostrando che il movimento si è manifestato prevalentemente in direzione verticale (cedimento) e, per la componente orizzontale, in direzione della galleria.
L’analisi dei dati satellitari elaborati con tecnica
PSInSARTM ha fornito, pertanto, un quadro dei fenomeni deformativi, prodottisi con il dissesto del 2004, congruente con le osservazioni e con i rilievi topografici,
completandolo con le informazioni ricavate su un’area
di maggiore estensione e sul periodo temporale antecedente il 2004. Ha, inoltre, confermato la raggiunta stabilizzazione dell’area ed evidenziato l’esistenza di situazioni singolari e puntuali caratterizzate da lenti spostamenti, presenti anche prima del dissesto del 2004.
La ripresa dei lavori di adeguamento della galleria Cassia-Monte
Mario, avvenuta nel 2007, ha richiesto, a presidio degli scavi per
la demolizione e ricostruzione dell’arco rovescio ammalorato della
galleria, l’adozione della tecnica
del congelamento artificiale dei
terreni per una tratta di circa 300
m a cavallo della zona in cui si verificò il dissesto in galleria. I lavori di ricostruzione dell’arco rovescio sono terminati nell’agosto
2009 e non hanno manifestato
nessuna interazione, né profonda,
né superficiale con l’area in esame.
INGEGNERIA FERROVIARIA
The analysis of satellite PS data provided a synoptic
view of the deformation phenomena caused by the 2004
event over an area where ground observations were available and topographic surveys were carried out. The PS data covered a wider area than in situ data and, more importantly, allowed the analysis of the local dynamics before the
event. Additionally, the study confirmed that the area had
achieved stability and highlighted the existence of local and
specific small areas characterised by slow displacements,
which were also present before the 2004 event.
The resumption of the invert reconstruction works in
the Cassia-Monte Mario tunnel required the adoption of
artificial ground freezing technique for a length of ap-
Fig. 14 - Serie storica di spostamento del PS identificato in Fig. 13. PS displacement time
series data shown in Fig. 13.
– 746 –
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OSSERVATORIO
5.2.2. Il caso della galleria naturale del Nodo AV di Bologna
Nell’ambito della penetrazione urbana della nuova linea Milano-Napoli AV/AC nella città di Bologna, sono attualmente in fase di esecuzione i lavori per il completamento della galleria naturale a nord del camerone della
futura stazione.
Si tratta di una galleria a doppio binario con un’area di
scavo di circa 130 m2, scavata con metodo tradizionale in
depositi alluvionali sotto falda, che attraversa sotto basse
coperture (circa 10 m) un contesto urbano ricco di interferenze commerciali e di civili abitazioni.
Considerato il delicato contesto urbano e geotecnico in
cui l’opera si inserisce, e gli attesi effetti indotti dalle lavorazioni sulle interferenze a piano campagna, appare evidente come in questo caso specifico l’esame degli aspetti
deformativi in superficie assuma un’importanza fondamentale.
In fase di esecuzione, si è così ritenuto opportuno integrare il già complesso sistema di monitoraggio di progetto previsto a presidio dei lavori, con un’attività di monitoraggio degli spostamenti superficiali mediante dati radar satellitari elaborati con la tecnica PSInSARTM.
L’analisi dei dati satellitari ha consentito di acquisire
preziosi elementi di monitoraggio della zona inquadrandola nell’ambito di un’area ben più estesa di quella coperta dal monitoraggio di progetto; l’elaborazione dei dati
storici ha consentito inoltre di verificare il comportamento deformativo dell’area precedente all’apertura dei cantieri e quindi indipendente dai lavori.
La contemporanea presenza del monitoraggio di progetto ha infine offerto l’opportunità di un utilissimo confronto tra i dati del monitoraggio satellitare e quelli ottenuti con tecniche tradizionali, per una sorta di mutua validazione delle misure e a conferma dell’affidabilità e della precisione della tecnica di elaborazione dei dati satellitari.
In fig. 15 è mostrata l’area di studio dell’estensione di
circa 1 km2 centrata sulla zona di cantiere del tratto di galleria attualmente in fase realizzativa. Il fronte di scavo
della galleria procede da ovest verso est parallelamente a
via de’ Carracci a circa 30 m dall’asse stradale; ad oggi restano da scavare gli ultimi 200 m circa per raggiungere il
camerone della futura stazione.
In particolare, il tratto attualmente in fase di scavo, di
lunghezza pari a circa 270 m, è quello la cui sezione tipo
di progetto (denominata C1) prevedeva la costruzione preventiva di 10 microtunnel con diametro esterno pari a circa 2 m, al contorno della calotta di scavo. Per la realizzazione dei microtunnel, eseguita con scavo meccanizzato,
sono stati realizzati preliminarmente anche due pozzi di
immissione ed estrazione fresa.
Per l’analisi in oggetto sono stati utilizzati i dati radar
del sensore RADARSAT-1 dell’Agenzia Spaziale Canadese
(CSA) acquisiti nel periodo 2003-2008, e i dati storici dei
sensori ERS-1 ed ERS-2 dell’Agenzia Spaziale Europea
(ESA) acquisiti nel periodo 1992-2000. Per tutti i sensori
INGEGNERIA FERROVIARIA
proximately 300 m overlapping the area where the 2004
event had occurred. Tunnel invert reconstruction works
were completed in August 2009 and did not show any further interaction, either on the surface or below, with the
area under examination.
5.2.2. Case Study 2: the High-Speed/High-Capacity Bologna
Node Tunnel
In the framework of the construction of the urban section of the new High-Speed/High-Capacity Milan-Naples
railway line across the city of Bologna, tunnelling works are
currently underway. In particular, a double-track tunnel
North of the future railway station is under construction: it
has an excavation area of approximately 130 m2 through alluvial soils below groundwater table, crossing urban areas
at low depths (approximately 10 m) with a high density of
commercial activities and residential housing.
Considering the sensitive urban and geotechnical context and the expected effects induced by the tunnel, the
monitoring of surface deformation is of utmost importance. Thus, during the construction, it was decided to
combine the comprehensive in situ monitoring system
with PSInSAR™ data.
Satellite analysis provided a precise monitoring survey
of an area much wider than that covered by the original
monitoring system. The processing of historic SAR data
allowed additional assessment of deformation behaviour
ante operam (i.e. before the start of tunnelling activities),
and therefore independent of any construction work.
The availability of both satellite and in situ measurements provided a great opportunity for a comparison between the two data-sets, resulting in a mutual confirmation of the measurements and confirming the accuracy
and reliability of the satellite data.
Figure 15 shows the study area of approximately 1 km2
centred around the construction area. The tunnel excavation proceeds from West to East in parallel to Via de’ Carracci, approximately 30 m from the road centre line. To
date, excavation of the remaining 200 m is needed to
reach the future station.
In particular, the stretch currently under excavation,
approximately 270 m long, was designed according to a
cross section (named C1) which requires the preliminary
construction of 10 micro-tunnels, with an outer diameter
of approximately 2 m, around the excavation crown. For
the mechanised excavation of the micro-tunnels, two
shafts were also constructed: one for launching and one
for receiving the tunnel boring machine.
For the PS analysis, both RADARSAT-1 satellite data
(for the period 2003-2008) and ESA ERS-1 and ERS-2 images (for the period 1992-2000) were used. More than 250
images were processed.
By December 2008, date of the last radar image used
in the analysis, tunnel excavation in section C1 had been
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OSSERVATORIO
Fig. 15 - Area di studio. Area of study.
sono state utilizzate entrambe le geometrie di acquisizione a disposizione (ascendente e discendente) per un totale di 251 immagini satellitari.
A dicembre 2008, data di acquisizione dell’ultima immagine radar utilizzata nell’analisi, lo scavo della galleria
in sezione C1 risultava completato per i primi 32 m a partire dal pozzo di immissione dei microtunnel.
Come noto ed ampiamente documentato nella letteratura tecnica, l’area della provincia di Bologna, e più in generale l’intera pianura dell’Emilia Romagna, è affetta storicamente da un fenomeno di subsidenza le cui cause sono da ascriversi a vari processi naturali ed antropici (compattazione di sedimenti, estrazione di acque sotterranee
etc.). L’analisi dei dati satellitari su una zona di inquadramento ben più ampia della suddetta area di studio, ha
consentito di evidenziare tale fenomeno.
Nella fig. 16 si riporta il risultato dell’elaborazione per
l’arco temporale 1992-2000 (dato ERS) e per quello 20032008 (dato RSAT), in termini di velocità medie di spostamento annue, avendo definito il punto di riferimento nella zona degli Appennini a sud della città.
INGEGNERIA FERROVIARIA
completed up to the first 32 m, starting from the micro
tunnels launching shaft.
As well known and broadly documented in technical
literature, the area of the District of Bologna (and in general the whole of the Emilia Romagna plain) is historically characterised by a subsidence phenomenon caused by
different natural and anthropogenic processes (sediment
compaction, groundwater extraction, etc.). The analysis of
satellite data, covering on a much wider area than the
above mentioned area of interest, clearly confirmed this
phenomenon.
Figure 16 illustrates the PS results for the period
1992-2000 (ERS data) and the period 2003-2008 (RSAT
data) in terms of annual average displacement rate. The
reference point was defined and located in the Apennines area, South of the town of Bologna. Figures 17 to
20 show in detail the same results for the area of interest, both in terms of annual average displacement rate
values and displacement time series for two PS chosen
as representatives of the area average behaviour. The displacement velocities are represented by a colour scale
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OSSERVATORIO
Fig. 16 - Campo di velocità PS sull’area di Bologna, a sinistra dati ERS 1992-2000 (geometria discendente) a destra dati RSAT 20032008 (geometria discendente). Nel quadrato blu è indicata l’area di studio di Fig. 15. PS velocity range in the area of Bologna – ERS
1992-2000 data (descending geometry) on the left side – RSAT 2003-2008 data (descending geometry) on the right side. The blue frame
shows the area of study of Fig. 15.
Nelle successive figg. da 17 a 20 gli stessi risultati dell’elaborazione sono mostrati in dettaglio per l’area di studio, ancora in termini di velocità medie di spostamento
annue ed anche come serie storiche di spostamento per
due PS scelti come rappresentativi del comportamento
medio dell’area.
Le velocità di spostamento sono rappresentate in scala a colori saturata tra ±20 mm/anno (si ricorda che valori positivi indicano avvicinamenti dei PS al satellite).
Le elaborazioni indicano la vastità del fenomeno
ed evidenziano una attenuazione delle velocità di spostamento tra il primo periodo (1992-2000) dove nell’area di
studio si hanno valori medi di 20 mm/anno e il secondo
periodo (2003-2008) dove i valori medi si attestano sui
12 mm/anno. La subsidenza risulta inoltre crescente procedendo in direzione nord con gradienti di spostamento
non trascurabili anche nell’ambito della limitata estensione dell’area di studio.
Sulla base dei risultati di questa analisi preliminare di
INGEGNERIA FERROVIARIA
ranging from -20 to +20 mm/year (it should be noted that
positive values indicate PS movement towards the satellite).
PS data show the extent of the area affected by subsidence and reveal a reduction in the displacement velocity
between the first period (1992-2000), during which average values of about 20 mm/year were measured in the
area of interest, and the second period (2003-2008), characterised by average values of about 12 mm/year. Subsidence rates increase towards North with non-negligible
displacement gradients, even within the limited extent of
the area under study.
On the basis of the preliminary results, and above all
thanks to SAR archive data processing, it was possible to
highlight a significant deformation trend in the area of
study before the construction activities. The effects induced by tunnel construction arose in addition to the preexisting deformation phenomena.
In order to highlight the displacements induced by
tunnelling activities, it was considered appropriate to se-
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OSSERVATORIO
lect a reference point in such a way to
minimize the displacement gradients
due to generalised subsidence and to
detect the sole displacements induced
by the excavation works.
The RADARSAT data processing
for the time period 2003-2008 identified hundreds of PS around the tunnel
centreline. These PS are characterised
by the highest displacement velocities, although the velocity gradient
due to the large-scale subsidence phenomenon affecting the area was still
visible.
Critical analysis of single PS displacement time series, along with
the chronology of site and tunnel excavation activities (even before initiation of site works) have provided a
detailed evaluation of any interference and other interesting deformation aspects occurring at the ground
level.
Fig. 17 - Campo di velocità PS sull’area di studio. Dati ERS 1992-2000 (geometria discendente). All’interno del cerchio rosso è scelto il PS di cui è mostrata la serie storica
di spostamento in Fig. 18. PS velocity range in the area of study. ERS 1992-2000 data (descending geometry). The red circle indicates the chosen PS whose displacement historical
series is shown in Fig. 18.
Fig. 18 - Serie storica di spostamento rappresentativa del comportamento medio dell’area di studio. Dati ERS 1992-2000 (geometria discendente). Displacement historic time
series representing the average behavior of the area of study. ERS 1992-2000 data (descending geometry).
Figure 21 shows an example of a
PS time series located near the tunnel
centre line, approximately in the centre of the area of interest. After the
first section (2003-2006) characterised by displacements with low zero-average ripples, it is evident an increase in displacement values, and, in
particular a continuous increase
throughout 2007 (up to 2 cm), followed again by a section with practically zero displacement values until
the end of December 2008.
This behaviour is in perfect agreement with site work activities in 2007.
The displacement increase is related
to the construction of the 10 microtunnels between March and October
2007. In the subsequent period until
December 2008, the tunnel excavation
did not proceed, remaining far from
the considered PS, and the displacements quickly stopped (confirming
the final section of the historic time
series).
inquadramento, soprattutto grazie all’elaborazione dei dati storici, è stato così possibile definire compiutamente un
significativo trend deformativo dell’area, precedente all’inizio dei lavori, cui oggi vanno a sommarsi gli effetti indotti dalle lavorazioni per la realizzazione della galleria.
As already mentioned, the use of
satellite data provided a very useful
data-set to be compared with the displacement values
measured by in situ devices. In this case, it was also possible to compare the historical time series of PSInSAR™
data with the settlement rates estimated by optical levelling surveys.
Al fine di evidenziare gli spostamenti indotti dalle sole
In order to make such a comparison possible, it was
INGEGNERIA FERROVIARIA
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OSSERVATORIO
attività di cantiere, si è ritenuto opportuno approfondire le elaborazioni
scegliendo un punto di riferimento
sufficientemente lontano dall’asse
della galleria ma interno all’area di
studio, in modo da minimizzare i gradienti di spostamento dovuti alla subsidenza generalizzata e cogliere invece gli spostamenti indotti dalle operazioni di scavo.
La ripetizione in tal senso delle
elaborazioni dei dati RSAT, per l’arco
temporale 2003-2008, ha in effetti
consentito di evidenziare tutti quei
PS nell’intorno dell’asse della galleria
che, nell’ambito dei suddetti gradienti di velocità di spostamento da attribuire alla subsidenza generalizzata, si
distinguevano per velocità di spostamento più elevate.
Per ciascuno di tali PS l’analisi critica delle singole serie storiche di spostamento in relazione alla cronologia
delle attività del cantiere (anche prima dell’avvio del monitoraggio di
progetto) e all’avanzamento del fronte di scavo della galleria, ha consentito di effettuare valutazioni di dettaglio su ciascuna interferenza sensibile e su qualsiasi altro aspetto deformativo di interesse a piano campagna.
Fig. 19 - Campo di velocità PS sull’area di studio. Dati RSAT 2003-2008 (geometria discendente). All’interno del cerchio rosso è scelto il PS di cui è mostrata la serie storica
di spostamento in Fig. 20. PS velocity range in the area of study. RSAT 2003-2008 data (descending geometry). The red circle indicates the chosen PS whose displacement historical
series is shown in Fig. 20.
A scopo esemplificativo in fig. 21 è
riportata la serie storica di un PS ubicato in corrispondenza dell’asse della
galleria approssimativamente al centro dell’area di studio.
Dopo il tratto iniziale (da inizio
2003 a fine 2006) con spostamenti caratterizzati da modeste oscillazioni
stagionali a media nulla, si osserva un
incremento degli spostamenti che risultano crescenti con continuità durante tutto il 2007 (fino a 2 cm), e
quindi nuovamente un tratto con velocità di spostamento praticamente
nulla fino al termine dell’elaborazione (dicembre 2008).
Fig. 20 - Serie storica di spostamento rappresentativa del comportamento medio dell’area di studio. Dati RSAT 2003-2008 (geometria discendente). Displacement historic time
series representing the average behavior of the area of study. RSAT 2003-2008 data (descending geometry).
Tale andamento trova pieno riscontro con le attività del cantiere,
che solo nel 2007 hanno interessato la
zona in oggetto. Gli incrementi di spostamento appena
descritti sono infatti attribuibili alla realizzazione dei 10
microtunnel avvenuta tra marzo e ottobre 2007. Nel periodo successivo, fino a Dicembre 2008, il fronte di scavo della galleria è rimasto fermo, lontano dal PS considerato, e
INGEGNERIA FERROVIARIA
necessary to define a common reference point. The topographic monitoring design refers to a datum point “ARPA
75/02 line 324” located in Zanardi street, n. 83 (on the
building at the corner with De’ Carracci street), 400 m
from the reference point chosen for the satellite analysis.
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OSSERVATORIO
gli spostamenti si sono rapidamente
esauriti (a conferma del tratto finale
della serie storica).
Come anticipato, l’impiego dell’analisi satellitare ad integrazione
del monitoraggio di progetto, ha offerto l’opportunità di un utilissimo
confronto con gli spostamenti misurati mediante tecniche tradizionali,
così da poterne verificare l’accordo o
evidenziare eventuali discrepanze.
In particolare è stato possibile confrontare le serie storiche di spostamento delle misure PSInSAR™ con i
cedimenti misurati nei corrispondenti
capisaldi di livellazione presenti nell’area.
Fig. 21 - Serie storica di spostamento rappresentativa degli effetti indotti dallo scavo della galleria. Dati RSAT 2003-2008 (geometria discendente). Displacement historic time series representing the effects induced by tunnel excavation. RSAT 2003-2008 data (descending geometry).
Per poter eseguire tale confronto, si è reso necessario
innanzitutto omogeneizzare i dati in termini di punti di riferimento. In effetti tutto il monitoraggio topografico di
progetto si riferisce al caposaldo ARPA 75/02 linea 324
ubicato in via Zanardi 83 (sul fabbricato d’angolo con via
de’ Carracci), che risulta distante circa 400 m dal punto di
riferimento scelto per l’analisi satellitare di dettaglio.
A causa del forte fenomeno di subsidenza sopra descritto che interessa l’area di studio, la diversa posizione
dei due punti di riferimento si traduce in una differenza
di velocità media di spostamento valutabile in circa
2 mm/anno, che è stato necessario compensare.
Altro aspetto da considerare ai fini del confronto è il
fatto che le misure ottenute dal monitoraggio satellitare
non sono relative a spostamenti verticali bensì lungo la direzione di vista del satellite secondo la geometria di acquisizione del sensore radar.
Come già evidenziato nella descrizione generale della
tecnica, nei casi in cui sono disponibili entrambe le geometrie di acquisizione dal satellite (ascendente e discendente) e dall’elaborazione risulta una densità di PS adeguata, è possibile ottenere una stima rigorosa del moto
verticale dei PS secondo la procedura di calcolo descritta
al precedente paragrafo 4.3.
In questo particolare caso di studio, considerato l’ambito del problema, si è ritenuto lecito trascurare la componente orizzontale del moto ed ipotizzare che il moto reale
dei PS fosse puramente verticale. Con tale assunzione le
misure di spostamento lungo la linea di vista del satellite
rappresentano una componente del moto reale per cui è
stato possibile calcolare i cedimenti, dividendo il moto stimato per il coseno dell’angolo di incidenza (nello specifico, per il dato RSAT discendente, pari a circa 34°).
Infine, a causa della diversa origine temporale delle misure, alle serie storiche di cedimento del monitoraggio topografico è stato aggiunto lo spostamento verticale stimato
dalla serie storica PS in corrispondenza della data del
28/03/2007, origine temporale delle misure topografiche.
INGEGNERIA FERROVIARIA
Due to strong subsidence phenomenon described
above, the different location of the two reference points
determines a difference of about 2 mm/year in the average displacement rate: this had to be taken into account
before the comparison. Another important factor to be
taken into account is the fact that satellite data do not
measure vertical displacements directly, although these
can be estimated by properly combining two data-sets
acquired along two opposite acquisition geometries (see
Section 4.3).
In this particular case study, it was considered acceptable to neglect the horizontal components of the deformation field and to assume that the PS movement
was merely vertical. Under this assumption, the displacement measurement along the satellite LOS was
used to calculate the relevant settlements by dividing
the estimated movement by the cosine of the incidence
angle of the illuminating beam (specifically the incidence angle was equal to about 34° for the descending
RADARSAT dataset).
Finally, the vertical displacement estimated by the PS
time series on March 28th 2007 (starting time of topographic survey) was added to the settlement time series of
the topographic monitoring data, as the time origin of the
measurements was different. Figure 22 shows a comparison between the PS time series of Figure 21, properly corrected as described above, and the settlement time series
of the corresponding topographic levelling benchmark existing in the area. The optimal correlation between the
two data-sets confirmed the precision of the PSInSAR™
technique for the detection and estimation of surface displacement phenomena.
It should also be noted that the positive result of the
comparison gave an evidence of the accuracy and reliability of satellite data not only for monitoring slow and constant-velocity movements, but even in cases characterised
by small absolute displacements with abrupt changes and
significant variations in average velocity values.
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OSSERVATORIO
A scopo esemplificativo, in fig.
22 è mostrato il confronto tra la serie storica del PS già mostrata nella
precedente fig. 21, opportunamente
corretta secondo quanto detto sopra, e quella dei cedimenti del corrispondente caposaldo di livellazione topografica.
Risulta evidente l’ottimo accordo tra le due serie storiche, a conferma della precisione della tecnica
PSInSARTM nella stima degli spostamenti superficiali.
Da sottolineare peraltro il fatto
che il buon esito di tale confronto
ha dimostrato l’affidabilità e la precisione dell’analisi satellitare, non
solo nell’ambito del monitoraggio
di movimenti lenti e costanti nel
tempo (ideale campo di applicazione della tecnica) ma anche in un caso come questo, caratterizzato da
spostamenti modesti in valore assoluto ma con incrementi rapidi e forti variazioni di velocità nel tempo.
Fig. 22 - Confronto tra il dato satellitare (in rosso) e il dato topografico tradizionale (in
blu). Comparison between the satellite data (red points) and the traditional topographic data (blue points).
5.3. La fase di esercizio
5.3.1. Il caso della galleria Scianina – Tracoccia
5.3. The Operational Phase
Nel settembre 2001, mentre erano in corso le attività
di scavo della galleria Scianina-Tracoccia per la nuova linea ferroviaria Palermo-Messina, tratta Rometta-Pace
del Mela, un grande fenomeno franoso si è sviluppato sul
versante settentrionale del rilievo collinare dominato
dall’abitato di Tracoccia (località Valdina). Il tratto di
galleria scavato dal lato Messina (circa 156 m) è stato
completamente distrutto insieme a parte delle opere di
imbocco.
5.3.1. Case Study 3: the Scianina – Tracoccia Tunnel
La galleria si trova ad attraversare un contesto geomorfologico complesso: il versante, costituito da argille
consistenti pleistoceniche, era stato interessato in passato
da un’intensa attività estrattiva per la produzione di laterizi, che aveva lasciato acclivi ed estesi fronti di cava,
mentre l’area al piede del versante era stata utilizzata come sito per discarica di rifiuti solidi urbani. La frana ha
prodotto una scarpata di distacco di altezza superiore a
20 m e ha provocato la fuoriuscita di percolato dalla discarica RSU. Le gallerie autostradali che attraversano il rilievo collinare a monte della galleria ferroviaria (fig. 23)
non sono state coinvolte dal movimento franoso.
La messa in sicurezza e il ripristino della galleria crollata hanno richiesto, dopo la necessaria bonifica ambientale della discarica, la stabilizzazione del versante con un
importante intervento di riprofilatura del pendio tramite
la costruzione di un rilevato alto circa 20 m (fig. 23). La
galleria è stata quindi ricostruita secondo il tracciato ori-
INGEGNERIA FERROVIARIA
In September 2001, during the excavation of the
Scianina-Tracoccia tunnel for the Palermo-Messina railway line, a landslide occurred on the North slope of the
hill near the village of Tracoccia. The tunnel excavation
section on the Messina side (about 156 m) was completely destroyed, together with the tunnel portal.
The tunnel crosses a complex geomorphological context: the slope, made of Pleistocene stiff clays, had been
affected in the past by intense quarry activities for bricks
production, that left steep slope cuts, while the area at the
bottom of the slope had been used as a dump for solid
waste.
The landslide created a crown scarp exceeding 20 m in
height and caused a percolation leak from the dump. The
roadway tunnels crossing the hill area upstream of the
railway tunnel (Fig. 23) were not involved by the landslide
phenomenon.
Railway tunnel restoration required the slope to be
stabilised with a re-profiling intervention by means of
an embankment with a maximum height of about 20 m
(Fig. 23). The tunnel was then reconstructed, according to
the original layout, by carrying out significant ground improvement treatments.
After the landslide, an accurate monitoring system aiming at controlling the status of the slope and the safety of
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ginario, realizzando preventivi trattamenti di consolidamento dei terreni
rimaneggiati e allentati dal movimento franoso.
A seguito del dissesto, è stato predisposto un accurato piano di monitoraggio per controllare l’evoluzione
delle condizioni di stabilità del pendio
e la sicurezza delle strutture preesistenti. Il monitoraggio è proseguito
durante tutte le fasi di realizzazione
degli interventi di messa in sicurezza
e del ripristino della galleria, fornendo evidenza dell’efficacia dell’intervento di stabilizzazione e garanzia
della sicurezza dell’opera ferroviaria.
Fig. 23 - Il versante di Tracoccia dopo l’intervento di riprofilatura con rilevato di stabilizzazione. The Tracoccia slope after the re-profiling intervention with a stabilization embankment.
In ogni caso, data la complessità del contesto in cui è
realizzata la galleria, come previsto in progetto e in accordo
con le indicazioni della più recente normativa in materia
(DM 14/1/2008) si è ritenuto opportuno proseguire il monitoraggio delle condizioni deformative ed idrauliche del versante per tre anni dalla data di ultimazione dell’opera.
Accanto all’usuale controllo degli spostamenti profondi tramite strumentazione geotecnica, il programma di
monitoraggio ha previsto anche il controllo degli spostamenti superficiali attraverso l’analisi di dati radar satellitari secondo la tecnica PSInSARTM. Sul versante di interesse non sono presenti riflettori naturali (manufatti o
rocce esposte), si è pertanto deciso di installare una rete di
Permanent Scatterers artificiali (“riflettori artificiali”) (fig.
24), i quali consentono di monitorare da remoto e con una
precisione millimetrica eventuali fenomeni deformativi.
pre-existing structures was installed. Monitoring was continuous during the tunnel restoration activities thus providing evidence of both the efficiency of stabilization activities
and the safety guarantee of the railway structure.
Given the complexity of the context in which the tunnel was constructed, it was suggested to continue the
monitoring activities of the slope stability for further
three years after the completion date, in accordance with
recent Italian regulations (DM 14/1/2008).
The monitoring plan included not only the usual control of any deep displacements by means of geotechnical
instruments, but also surface displacement monitoring by
means of satellite data. There were no natural reflectors
on the slopes; consequently, a network of PS ‘artificial reflectors’ was installed.
I riflettori artificiali sono stati realizzati in modo da essere visibili dal
satellite in entrambe le geometrie di
acquisizione (fig. 25). Questa tipologia di riflettori garantisce, inoltre, che
il centro di fase visibile dal satellite in
entrambe le geometrie sia fisicamente
lo stesso punto, garantendo un significato fisico più robusto alla scomposizione delle velocità lungo la linea di
vista del satellite, ascendente e discendente, nelle componenti verticali e
orizzontale est-ovest.
Questa rete di riflettori artificiali,
che non richiede alcuna manutenzione o alimentazione, potrà essere utilizzata anche per un controllo di più
lungo termine, qualora ritenuto necessario.
Ad oggi sono state avviate le attività di acquisizione ed elaborazione
dei dati satellitari e i primi risultati
utili saranno disponibili alla fine del
2010.
INGEGNERIA FERROVIARIA
Fig. 24 - Rete dei riflettori artificiali installata sul versante di Tracoccia. Network of
artificial reflectors installed on the slope of Tracoccia.
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6. Conclusioni
La tecnica di telerilevamento satellitare PSInSAR™
(brevettata dal Politecnico di Milano) costituisce ad oggi
uno strumento nuovo e molto efficace per il monitoraggio
ad alta precisione dei fenomeni di deformazione della superficie terrestre. Questa particolare tecnica di elaborazione delle immagini radar satellitari, superando i limiti
propri dell’interferometria tradizionale, ha permesso infatti di raggiungere una precisione millimetrica nella stima delle misure di spostamento sul terreno, mantenendo
intatti tutti i punti di forza del telerilevamento.
La capacità di coprire da remoto vaste aree della superficie terrestre senza la necessità dell’installazione di
strumentazione a terra, la disponibilità sull’intero territorio nazionale di archivi storici di immagini satellitari sin
dal 1992, unitamente a tempi di elaborazione dei dati relativamente brevi, fanno delle indagini PSInSAR™ uno
strumento con grandi potenzialità di applicazione nel settore dell’ingegneria civile.
Italferr, grazie ad un Accordo Quadro recentemente attivato con la società TRE che possiede la licenza in esclusiva del brevetto, ha già dato il via ad una serie di applicazioni della tecnica in ambito ferroviario. I casi di studio
descritti in questo articolo (relativi in particolare ad opere in sotterraneo), dimostrano come questo strumento
possa costituire un utile supporto in tutte le fasi di vita di
una infrastruttura.
In fase di progettazione, la tecnica PSInSAR™ rappresenta sicuramente uno strumento integrativo di indagine
che può fornire un utile contributo all’analisi del territorio. In effetti, anche per opere a grande sviluppo lineare
come una linea ferroviaria, è possibile in tempi brevi eseguire analisi dei dati storici, che consentano di evidenziare eventuali aree soggette a movimenti superficiali.
Tali indicazioni, unitamente alle informazioni geologiche e geotecniche, concorrono all’individuazione di
eventuali movimenti di versante, deformazioni gravitative profonde o altri fenomeni deformativi su grande scala, di primaria importanza nella scelta e nella definizione dei tracciati.
In fase di realizzazione
delle opere, considerati i
tempi di rivisitazione dei satelliti ad oggi in orbita, l’analisi PSInSAR™ non può
ancora utilizzarsi come
strumento di monitoraggio
in tempo reale (in futuro, visti i continui investimenti
della comunità nazionale e
internazionale nel settore
spazio, è lecito ipotizzare
The artificial reflectors were constructed and installed
in such a way to be seen by the satellite in both ascending
and descending acquisition geometry (Fig. 25). This reflector typology (patent pending) guarantees that the
phase ‘centre’, visible from the satellite in both the acquisition geometries, is represented by the same physical
point. An artificial reflector doesn’t require any supply or
maintenance activities and can be used, if considered necessary, even for long periods.
The activities of acquisition and processing of the
satellite data are in progress and the first useful results
will be available at the of 2010 end.
6. Conclusions
Satellite radar data today represent a new and efficient
tool for high precision monitoring of surface deformation
phenomena. PSInSAR™ (patented by the “Politecnico di
Milano”) is a sophisticated technique for processing satellite radar images, specifically designed to overcome the
limitations of conventional DInSAR analysis, allowing
millimetre precision to be reached in the estimation of differential displacements, while maintaining all the advantage of remote-sensing technologies.
Its capability of covering large areas of the Earth’s surface remotely, without any need of installing in situ instruments, the availability of historic archives of satellite images dating back to 1992, and the possibility to process
large amount of data in a limited amount of time makes
the PSInSAR™ technique a very interesting tool for civil
engineering projects.
Italferr has already exploited PSInSAR™ data for a
number of railway applications. The case studies described in this paper (relevant in particular to underground works) show that this kind of data may reveal extremely useful in all life
phases of an infrastructure.
Fig. 25 - Vista di un riflettore artificiale installato sul versante
di Tracoccia. View of an articial reflector installed on the slope of
Tracoccia.
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When designing an infrastructure, PSInSAR™
represents a complimentary tool providing a useful
contribution to any ground
stability analysis. Linear
infrastructure, such as railway lines, can benefit from
PS data. Such information,
along with geological and
geotechnical data, can be
extremely valuable to detect sliding areas, deep
gravitational deformations
or other large scale deformation phenomena which
are of utmost importance
in track routing.
PSInSAR™ data cannot
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che si arriverà ad avere sistemi che garantiranno acquisizioni giornaliere), ma la sua utilità è comunque indubbia
se impiegata ad integrazione dei sistemi di monitoraggio
tradizionali previsti a presidio dei lavori.
I casi di studio presentati, relativi alla galleria naturale del Nodo AV di Bologna (par 5.2.2) e alla galleria Cassia-Monte Mario a Roma (par 5.2.1), hanno dimostrato infatti come l’analisi PSInSAR™ offra la possibilità di acquisire preziosi elementi di monitoraggio di una zona di cantiere, inquadrandola nell’ambito di un’area ben più estesa
di quella tipicamente coperta dal monitoraggio di progetto, e in un arco temporale ben più ampio; in particolare,
grazie all’elaborazione dei dati storici, è possibile verificare anche il comportamento deformativo dell’area ante operam.
Il caso della galleria naturale del nodo AV di Bologna,
ha peraltro offerto l’opportunità di un utilissimo confronto tra i dati del monitoraggio satellitare e quelli ottenuti
con tecniche tradizionali. Il buon esito di tale confronto
ha confermato l’affidabilità e la precisione della tecnica di
elaborazione dei dati satellitari anche in casi caratterizzati da spostamenti con incrementi rapidi e forti variazioni
di velocità nel tempo.
Infine, in fase di esercizio, per le verifiche del comportamento deformativo dell’opera al termine dei lavori ed il
controllo a lungo termine, la tecnica PSInSAR™ può essere impiegata come vero e proprio strumento di monitoraggio integrativo, da utilizzare comunque in parallelo a
tecniche di monitoraggio tradizionali (cfr. il caso della galleria Scianina-Tracoccia a Messina par 5.3.1).
be used as a real-time monitoring tool for construction
work due to the revisiting time of the satellites currently
being used. However, considering the growing investments
of the national and international community in new satellite radar sensors, it is reasonable to assume that in the
near future there will be systems offering daily acquisitions. In any case, it is already an extremely useful tool
which can complement conventional monitoring data.
The case studies illustrated in this paper, regarding the
tunnel of the HS/HC Railway Bologna Node and to the
Cassia - Monte Mario Tunnel in Rome, demonstrate how
satellite radar data can provide useful displacement data
covering an area much larger than the typical area of interest monitored by means of conventional monitoring
techniques, and offer the possibility to get ante operam information, taking advantage of data archives.
The HS/HC Railway Bologna Node case study was an
opportunity to carry out an interesting comparison between satellite radar data and other measurements collected from conventional techniques. The results confirmed the
accuracy and reliability of satellite data even in cases characterised by displacements with fast variations, abrupt
changes and significant variations in velocity values.
PSInSAR™ can be applied as a monitoring tool during
the construction phase, with the ultimate aim of verifying
deformation phenomena caused by site works, and to carry out a long-term control. The technique, however,
should be used with other traditional monitoring techniques allowing a real time monitoring of the construction works.
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